CascadeClassifier-对象检测（1）

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CascadeClassifier 前言

    Cascade classifier class for object detection.

这里说的也很明白，对象检测。
一 CascadeClassifier 初始化
1.使用 § load() 方法初始化

     Loads a classifier from a file.

文档说的很明白，使用一个文件名来初始化。

    Parameters：filename Name of the file from which the classifier is loaded. The file may contain an old HAAR classifier trained by the haartraining application or a new cascade classifier trained by the traincascade application.

2.使用 § read() 方法初始化

    Reads a classifier from a FileStorage node.

说是加载一个类型为 FileStorage 的东东？

    The file may contain a new cascade classifier (trained traincascade application) only.

FileStorage 这个不就是一个文件管理类么。😅。说到最后还不是加载一个 HAAR 的。那就先从这个文件去入手。

    <stageType> 级别，目前只支持将BOOST分类器作为参数 - 级联参数

    <featureType> 特征类型 HAAR -类Haar特征、LBP -局部纹理模式特征

    <height> 高度  要求创建训练样本尺寸与opencv-createsaples 尺寸一致

    <width> 宽度   w - h 这两个是训练样本尺寸（单位为像素）

    <stageParams> 级别 参数

    <featureParams> 特征 参数

    <stages> 模版

               <maxWeakCount>每一级弱分类器最大数目。每一级临界值。

                <stageThreshold>弱分类器临界值

    <features> 特征

那么 初始化究竟做了些什么？

    1.初始化分类器的特征类型、最小检测窗口size等参数。

    2.建立级联分类树；

    3.提取xml中的特征值。

读到数据了，那就开始吧。