OpenCV3.4.14训练级联分类器的代码，用pycharm写代码

以下是使用OpenCV3.4.14训练级联分类器的Python代码示例：

import cv2

# 设置正样本和负样本路径
pos_path = "path/to/positive/images/"
neg_path = "path/to/negative/images/"

# 设置级联分类器参数
params = cv2.CascadeClassifierParams()
params.minHitRate = 0.995
params.maxFalseAlarmRate = 0.5
params.weightTrimRate = 0.95
params.maxDepth = 1
params.maxWeakCount = 100

# 创建正样本和负样本列表
pos_list = []
neg_list = []

# 遍历正样本文件夹，将每个图像路径添加到列表中
for filename in os.listdir(pos_path):
    if filename.endswith(".jpg"):
        pos_list.append(pos_path + filename)

# 遍历负样本文件夹，将每个图像路径添加到列表中
for filename in os.listdir(neg_path):
    if filename.endswith(".jpg"):
        neg_list.append(neg_path + filename)

# 创建正样本和负样本Mat对象
pos_mat = cv2.imread(pos_list[0])
neg_mat = cv2.imread(neg_list[0])

# 获取正样本和负样本Mat对象的宽度和高度
width, height, _ = pos_mat.shape

# 创建正样本和负样本的大小
pos_size = (width, height)
neg_size = (width, height)

# 创建正样本和负样本的Mat对象列表
pos_mats = [cv2.resize(cv2.imread(filename), pos_size) for filename in pos_list]
neg_mats = [cv2.resize(cv2.imread(filename), neg_size) for filename in neg_list]

# 创建正样本和负样本的矩阵
pos_mat_array = np.array([cv2.cvtColor(mat, cv2.COLOR_BGR2GRAY) for mat in pos_mats])
neg_mat_array = np.array([cv2.cvtColor(mat, cv2.COLOR_BGR2GRAY) for mat in neg_mats])

# 创建正样本和负样本的标签
pos_labels = np.ones(pos_mat_array.shape[0], dtype=np.int32)
neg_labels = np.zeros(neg_mat_array.shape[0], dtype=np.int32)

# 将正样本和负样本的Mat对象合并
mat_array = np.concatenate((pos_mat_array, neg_mat_array), axis=0)

# 将正样本和负样本的标签合并
labels = np.concatenate((pos_labels, neg_labels), axis=0)

# 创建级联分类器
cascade_classifier = cv2.CascadeClassifier()

# 训练级联分类器
cascade_classifier.train(mat_array, labels, params=params)

# 保存级联分类器
cascade_classifier.save("path/to/cascade/classifier.xml")

请注意，此代码仅提供参考，并且可能需要根据您的特定情况进行修改。此外，为了使用此代码，您需要将正样本和负样本图像存储在指定的路径中，并将级联分类器保存到指定的路径中。