我使用的是opencv2.4.9，cvCreateTreeCascadeClassifier的源码在......opencv\sources\apps\haartraining\cvhaartraining.cpp之中，这中间用到很多结构体，指针函数，宏等各方面的内容，请参考我博客中的文章opencv源码详细解读目录。如需转载请注明本博网址http://blog.csdn.net/ding9779...
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2015-07-20 19:41:48
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/*
*icvPrecalculate
*作用：计算特征值，并排序
*具体来说也就是根据训练样本信息和haar特征信息，在函数内部引用icvGetTrainingDataCallback来
*分批计算正负样本的前numprecalated个haar特征值，并把计算好的特征值进行排序，最后结果存储在data->valcache之中
*/
static
void icvPrecalculat...
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2015-07-14 15:43:28
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我使用的是opencv2.4.9，安装后，我的cvboost..cpp文件的路径是........\opencv\sources\apps\haartraining\cvhaartraining.cpp，研究源码那么多天，有很多收获，opencv库真是非常强大。其中在这篇博文中我有部分注释，其他的有关知识请参考我博客http://blog.csdn.net/ding977921830?viewmo...
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2015-07-13 12:20:37
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我使用的是opencv2.4.9，安装后，我的cvboost..cpp文件的路径是........\opencv\sources\apps\haartraining\cvboost.cpp，研究源码那么多天，有很多收获，opencv库真是非常强大。具体内容如下：
/*M//////////////////////////////////////////////////////////////...
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2015-07-10 19:14:47
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其源码在opencv的cvboost.cpp文件之中，具体内容和部分注释如下所示：
/*
*cvTrimWeights
*作用：对小于一定阈值的权重剔除，因为权重较小的样本对训练结果影响很小，剔除后，这样在训练样本时可以缩短训练时间
*/
CV_BOOST_IMPL
CvMat* cvTrimWeights( CvMat* weights,//训练样本的权重矩阵
...
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2015-07-10 16:42:21
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CV_BOOST_IMPL
CvClassifier* cvCreateStumpClassifier( CvMat* trainData,
int flags,
CvMat* trainClasses,
CvMat* /*typeMask*/,
...
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2015-07-09 13:19:10
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cvBoostNextWeakClassifier
*这个函数的作用是为了训练下一个弱分类器，进行下一个迭代训练，计算响应值和权重
*
* 参数含义：
* weakEvalVals
* 用上一个迭代训练的弱分类器（第i次迭代）来计算每一个样本的响应值的向量， 必须是 CV_32FC1 的类型
* trainClasses
* 训练样本类的向量 0 or 1,类型必须为 CV_32FC1.
* weakTrainVals
* 下一个弱分类器（第i+1次迭...
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2015-07-06 17:58:12
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/*
* CvBoostType
*
* 结构体CvBoostType 穷举boosting 类型
*
* 注：
* 共有四种boosting变量，这些变量都支持两分类分类器，分别如下：
* Discrete AdaBoost, Real AdaBoost, LogitBoost and Gentle AdaBoost.
* L2 (两类分类器) and LK (K 类分类器)算法更接近LogitBoost，但是在数值上比 Gentle AdaBoost更稳定
* 对于回...
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2015-07-06 16:06:46
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/* possible split in the tree */
typedef struct CvSplit
{
CvTreeCascadeNode* parent;
CvTreeCascadeNode* single_cluster;
CvTreeCascadeNode* multiple_clusters;
int num_clusters;
floa...
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2015-07-02 12:24:32
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cvBoostStartTraining
*
* 该函数的作用是在第一个弱分类器训练时，初始化训练过程，计算特征值，并初始化样本权重
*
* 参数含义如下：
* trainClasses
* 它是训练样本类的向量，每个元素要么是0，要么是1；而且数据0,1的数据烈性必须是CV_32FC1，即32位浮点型单通道的类型
* weakTrainVals
* 第一个训练好的弱分类器的响应值，数据类型是CV_32FC1.
* 注：响应值，我的理解是正负样本在该弱分...
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2015-06-26 11:11:03
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