OpenCV HaarTraining算法详解：训练级联与样本准备

OpenCV之_HaarTraining算法剖析是一篇由周明才撰写的教程，他分享了自己在阅读OpenCV源码后对HaarTraining算法的理解和实践。该算法源自Friedman、J.H等人的工作，特别是他们提出的Boosting方法，其中包含四种针对二分类问题的变体：Discrete AdaBoost、RealAdaBoost、LogitBoost和GentleAdaBoost。OpenCV在实际应用中采用了Viola等人关于级联分类器（Cascade of Classifiers）的训练策略，结合了Haar特征，这种特征由Rainer Lienhart等人扩展，特别适合于快速物体检测。 文章的结构清晰，分为三个主要部分：1)样本准备，包括正样本和负样本的采集和处理；2)样本集的创建，通过CreateSamples程序生成正样本集，这是训练的核心步骤；3)HaarTraining的实际操作，即利用这些样本进行训练，生成XML格式的分类器模型。在这个过程中，正样本被要求保持一致的大小，以便输入到HaarTraining的vec文件中，OpenCV为此提供了一些工具支持。 值得注意的是，作者声明文章版权并提醒读者，未经授权不能用于商业用途，同时也鼓励读者在遇到问题或发现错误时提出反馈和交流，作者的联系方式也一并提供。文章最后更新于2008年10月8日，尽管时间较长，但HaarTraining作为计算机视觉领域的重要技术，其核心原理和使用方法至今仍具有很高的参考价值。通过学习这篇教程，读者可以深入理解Haar特征和级联分类器的工作原理，以及如何在OpenCV中实现它们。