#1，准备正负样本
正样本：可以一张图片上多个sample，也可以一张图片单独成一个sample，准备多个sample。生成描述文件如下所示：
负样本：只要不含正样本，任意图片都可以作为负样本，但是最好是正样本中的背景作为负样本，同样生成如下描述性文件：
注意：正负样本比例一般为1:3，负样本只需要名称，正样本还要个数和位置参数。
正样本要归一化为统一大小。
正样本描述文件与正样本放到一个文件夹pos中，负样本描述文件放到当前文件夹，还需要部分opencv的文件以备下用，文件组织如下所示：
#2，生成正样本的.vec文件
命令：opencv_createsamples.exe -vec pos.vec -info pos/pos.txt -bg neg.txt -w 50 -h 50 -num 1000
网上有很多关于这个命令参数的说明，可以去了解下，也可以去createsamples.cpp中查询。
我用的是一张图片上多个sample，所以我没有参数-w 50 -h 50，然后我希望描述文件中有的sample都写入.vec文件中，因此也没有-num 1000参数，在cmd中运行命令之后为：
#3，开始训练
命令：opencv_traincascade.exe -data dt -vec pos.vec -bg neg.txt -numPos 34 -numNeg 100 -numStages 16 -precalcValbufSize 200 -precalcdxBufSize 1000 -featureType HOG -w 50 -h 50
执行命令之后，会-numStages个下面的结果：
#4，结果文件夹
第三步中的-data dt参数指出的中间结果和最终结果的最终存放处，cascade.xml是最终的结果。下面是结果文件夹的截图：
还有一些细节上的问题和bug的调试没有写上来，会在后面写篇博客阐述。