在OpenCV中，利用Haar-like特征训练自定义分类器是一个常见的图像处理技术，主要用于模式识别任务，如人脸识别、行人检测等。以下是基于给定描述详细阐述的四个关键步骤：
1. **准备训练样本图片**:
- 正样本的采集是至关重要的，它包含特定物体的清晰图像，通常为灰度图。以人脸识别为例，正样本应仅包含人脸，背景尽量简洁。你可以使用OpenCV提供的imageClipper或objectMarker工具来轻松地标定图像中的对象。objectMarker允许用户通过点击选择区域，自动保存并生成包含标注信息的文本文件（如.txt），便于后续处理。建议将大量样本分组存储，方便管理。
2. **生成样本描述文件**:
- 标注后的图片会与相应的标记信息一起保存，如矩形框的位置和大小等。对于每个正样本，这些信息记录了对象的边界，这是训练分类器的关键数据。由于OpenCV推荐训练样本的尺寸为20x20像素，这有助于保持特征提取的效率，但实际尺寸可以根据需求适当调整。
3. **训练样本**:
- 使用OpenCV的`cv2.CascadeClassifier`进行训练，这个函数使用Adaboost算法，结合正样本和负样本（不包含待识别物体的图片）来创建一个分类器。训练过程中，系统会学习不同大小和形状的特征模板，以便在新图像中快速定位目标。
4. **目标识别**:
- 训练完成后，分类器可以在新的图像中应用，通过滑动窗口或者级联搜索的方式，搜索图像中的特征，匹配训练时学习到的模板。一旦发现匹配，就可以认为找到了目标对象。在实际应用中，可能需要对结果进行后处理，例如非极大值抑制（NMS），以减少误报和漏报。
为了深入理解这一过程，参考以下链接获取更具体的代码示例和实践技巧：
- [博主文章1](http://www.cnblogs.com/wengzilin/p/3845271.html)
- [博主文章2](http://www.cnblogs.com/Pure-Land/p/5006993.html)
- [博主文章3](http://blog.csdn.net/zhuangxiaobin/article/details/25476833)
请注意，随着深度学习的发展，Haar-like特征虽然经典但可能不再是最先进的方法，现代的卷积神经网络（CNN）在许多场景下表现更优。然而，了解Haar特征和其训练流程仍然是计算机视觉基础教育的重要部分。
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