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Haar Cascade Classifier：Haar级联分类器

      Haar Cascade Classifier，即Haar级联分类器，是一种基于Haar特征和级联分类器结构的对象检测算法。它主要用于检测图像中的目标物体，如人脸、车辆、眼睛等。以下是对Haar级联分类器的详细解析：

一、Haar特征

      Haar特征是一种基于图像的局部特征，通过计算图像中不同位置和大小的矩形区域内像素值的加权和（或加权差）来提取。这些矩形区域通常被划分为黑色和白色两部分，通过比较黑色和白色区域的像素值差异来反映图像的局部特性。Haar特征对于边缘、线条等特征具有较好的表达能力，特别适用于人脸等具有明显轮廓和纹理差异的目标检测。

二、级联分类器

      级联分类器是Haar级联分类器的核心组成部分。它由多个强分类器串联而成，每个强分类器又由多个弱分类器（如决策树）组成。在检测过程中，级联分类器从图像中提取Haar特征，并使用弱分类器进行分类。通过级联多个分类器，可以逐步排除非目标区域，提高检测的准确性和效率。

      级联分类器的训练过程包括两个阶段：特征选择和级联训练。在特征选择阶段，算法通过计算图