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本文目录一览：
- 1、如何用OpenCV训练自己的分类器
- 2、opencv_traincascade训练出来的老版本分类器为什么不能用(CvHaarClassif...
- 3、OpenCV图像处理-DNN模块之分类和检测应用
如何用OpenCV训练自己的分类器
（6）进行样本训练 该步骤通过调用OpenCV\bin目录下的haartraining程序(新版本的opencv改名为opencv_haartraining)来完成。其中，Haartraining的命令行参数为：－data 存放训练好的分类器的路径名。
样本的创建 训练分类器 利用训练好的分类器进行目标检测。样本创建 训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，反例样本指其它任意图片，所有的样本图片都被归一化为同样的尺寸大小(例如，20x20)。
依次类推，经过 T 次循环，得到 T 个弱分类器，把这 T 个弱分类器按一定的权重叠加（boost）起来，得到最终想要的强分类器。训练系统总体框架，由“ 训练部分”和 “ 补充部分”构成。
opencv_traincascade训练出来的老版本分类器为什么不能用(CvHaarClassif...
opencv_traincascade训练出来的是新的结构的分类器，不知道能不能用CvHaarClassifierCascade加载，可以尝试用CascadeClassifier进行加载，这个是可以加载老版本的分类器的。
opencv_traincascade 可以旧格式导出训练好的级联分类器。但是在训练过程被中断后再重启训练过程， opencv_traincascade and opencv_haartraining 不能装载与中断前不同的文件格式。opencv_traincascade 程序使用TBB来处理多线程。如果希望使用多核并行运算加速，请使用TBB来编译OpenCV。
利用OpenCV自带的haar training程序训练一个分类器，需要经过以下几个步骤：（1）收集训练样本：训练样本包括正样本和负样本。正样本，通俗点说，就是图片中只有你需要的目标。而负样本的图片只要其中不含有目标就可以了。但需要说明的是，负样本也并非随便选取的。
OpenCV图像处理-DNN模块之分类和检测应用
DNN模块支持多种深度学习框架的预训练模型，如OpenCV的通用API，允许解析自定义层、执行非最大抑制操作并获取各层信息。
这种集成使得OpenCV不仅仅局限于传统的计算机视觉算法，还能应用于复杂的深度学习任务，如图像分类、目标检测、实例分割等。在人脸识别领域，OpenCV的DNN模块常用于预训练模型的加载，如MTCNN、ArcFace等，这些模型在大规模数据集上经过训练，能够实现高效、准确的面部特征提取和识别。
源代码版本的opencv可以选择支持cuda技术，但是opencv对cuda的支持并不针对于具体的计算机视觉算法，只是有些通用或基础数学计算有gpu运算的版本，相关算法可能会用到gpu运算的函数也可能用不到。但opencv中的函数都有基于cpu运行的版本。
准备分类文件，存储每个类别的名称。加载模型和配置文件，构建神经网络。例如，通过`cv：dnn：readNetFromDarknet`读取yolov3模型和权重文件。读取图片，对图像进行预处理，调整大小并归一化，以便输入到网络中。320x320是推荐尺寸，但实际配置文件可能为608x608，调整以优化识别效果。
模块中还包括了计算机视觉调试工具cvv，方便开发者调试，以及数据集Reader，用于读取和处理CV数据集。DNN物体识别功能利用Caffe进行训练，通过opencv_dnn模块进行对象检测。模糊处理和线条描述子提取也是其亮点。此外，人脸检测使用Eigen、Fisher和LBPH方法，而光流处理支持多种算法，如深度流、简单流等。
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