opencv 级联分类器训练 命令行与训练过程中参数解释
紧接上一篇文章http://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/44645969 opencv 级联分类器训练步骤和方法
级联分类器训练中命令行和训练过程中参数注释：
命令行：
-data: 指定生成的文件目录
-vec: vec文件名（.vec）
-bg: 负样本描述文件名（.dat）
-npos: 在每个阶段用来训练的正样本数目
-neg: 在每个阶段用来训练的负样本数目，这个值可以设置大于真正的负样本图像数目，因为程序会自动从负样本图像中切割出和正样本大小一致的图像块，这个参数一般设置为正样本数目的1~3倍。
-nstages:训练级数，推荐使用15~20，一般层数越高，耗时越长。
-mem: 程序可使用的内存，一般设为256即可。实际运行时一般不怎么占用内存，以MB为单位
-nonsym: 后面不用跟参数，用于指定目标对象是否垂直对称
-minhitrate:最小命中率，即训练目标的准确度。
-maxfalsealarm:最大虚警（误检率），每层训练到这个值小于0.5时结束，进入下一级训练。
-weighttrimming:指定是否使用权修正和使用多大的权修正，一般选择0.9.
-mode:all指定Harr类型，BASIC仅仅使用垂直特征，ALL使用垂直以及45度旋转特征
-w: 正样本图像的宽
-h: 正样本图像的高
训练过程中出现的dos窗口：
N: 训练层数
SMP: 样本占总样本个数
F:
ST.HR: 阈值
HR: 击中率
FA: 虚警，只有当每一层训练的FA低于你命令中设置的maxfalsealarm数值，才会进入下一级训练
EXP.ERR: 经验错误率
Parentnode：9 表示现在训练到第9级。