分類器的訓練過程
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標簽：分類器(13141)
opencv中haar、lbp的訓練原理及過程分類器的訓練過程
縮進為了方便理解，以下章節都是以maxDepth=1為例分析訓練過程，Depth=1（如haarcascade_frontalface_alt.xml）類型的stump弱分類器，結構簡單，這里可以認為，弱分類器包含幾個特征值。
Depth=1的stump弱分類器示意圖
圖3 Depth=2的樹狀弱分類器示意圖
其他深度請自行分析代碼。在收集到numPos個TP和numNeg個FP后，就可以訓分類器了，過程如下：
1. 首先計算所有Haar特征對這numPos+numNeg個樣本patches的特征值，排序后分別保存在的vector中，如圖2
圖2 分類器訓練過程示意圖
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