分类器的训练过程
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标签：分类器(13000)
opencv中haar、lbp的训练原理及过程分类器的训练过程
缩进为了方便理解，以下章节都是以maxDepth=1为例分析训练过程，Depth=1（如haarcascade_frontalface_alt.xml）类型的stump弱分类器，结构简单，这里可以认为，弱分类器包含几个特征值。
Depth=1的stump弱分类器示意图
图3 Depth=2的树状弱分类器示意图
其他深度请自行分析代码。在收集到numPos个TP和numNeg个FP后，就可以训分类器了，过程如下：
1. 首先计算所有Haar特征对这numPos+numNeg个样本patches的特征值，排序后分别保存在的vector中，如图2
图2 分类器训练过程示意图
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