正样本集为包含“识别物体”的灰度图，一般大于等于2000张，尺寸不能太大，尺寸太大会导致训练时间过长。负样本集为不含“识别物体”的任何图片，一般大于等于5000张，尺寸比正样本集稍大。一般为正样品集的3倍。在当前文件夹下新建五个文件夹，pos和neg放处理后的图片，ini_pos和ini_neg放原来的图像，xml放以后自定义生成的分类器将下载的正负样本集分别放入ini_pos和ini_neg文件

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正样本集为包含“识别物体”的灰度图，一般大于等于2000张，尺寸不能太大，尺寸太大会导致训练时间过长。负样本集为不含“识别物体”的任何图片，一般大于等于5000张，尺寸比正样本集稍大。一般为正样品集的3倍。在当前文件夹下新建五个文件夹，pos和neg放处理后的图片，ini_pos和ini_neg放原来的图像，xml放以后自定义生成的分类器将下载的正负样本集分别放入ini_pos和ini_neg文件

模板匹配1.原理。建立一个模板图像，不断移动模板图像来检测匹配程度，找到最高的匹配区域2.步骤【1】将原图像（W x H）与模板图像（w x h）计算匹配程度，将结果保存在矩阵R（W-w+1 x H-h+1）里面【2】找到R矩阵中像素最大（即匹配度最大）的点位置，则这个点为顶点长宽为模板大小的区域就是匹配区域。霍夫变换常用来提取图像中的直线，圆形等几何图形。

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