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概念

        OpenCV 级联分类器是一种基于 Haar 特征、AdaBoost 算法和级联结构的目标检测方法，通过多阶段筛选快速排除非目标区域，实现高效实时检测（如人脸、行人等）。

加载级联分类器

    // 加载级联分类器CascadeClassifier cascade;// 加载级联分类器文件cascade.load("xml/cars.xml");

关键代码

void detec_car(Mat &frame,CascadeClassifier cascade,double scale)
{// 灰度处理Mat gray_frame;cvtColor(frame,gray_frame,CV_BGR2GRAY);// 压缩灰度图到原来一半Mat smalling(cvRound(frame.rows/scale),cvRound(frame.cols/scale),CV_8UC1);resize(gray_frame,smalling,smalling.size(),0,0,INTER_LINEAR);// 直方图均值化：利用直方图均衡函数让图像呈现出黑白分明，凸显出主要检测的目标equalizeHist(smalling,smalling);// 使用级联分类器模型识别车辆vector<Rect> cars;cascade.detectMultiScale(smalling,cars,1.1,2,0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE,Size(30,30));// 绘制矩形框vector<Rect>::const_iterator itr;for(itr=cars.begin();itr!=cars.end();itr++){rectangle(frame,cvPoint(cvRound(itr->x*scale),cvRound(itr->y*scale)),cvPoint(cvRound((itr->x+itr->width)*scale),cvRound((itr->y+itr->height)*scale)),Scalar(0,255,0),2,3);}imshow("res",frame);
}

操作步骤（训练过程）

1、正样本数据采集（需要检测的物体图片）

2、负样本数据采集（非检测物的图片）

3、调用opencv程序opencv_createsamples.exe程序实现样本数据采集。

4、调用opencv程序opencv_traincascade.exe样本训练程序进行训练

5、生成级联分类器文件