近期花了一個星期才把一個bug除掉，主要還是基礎沒打好。
現在貼一段解釋吧：
樣本訓練：
通過調用OpenCV\bin目錄下的haartraining程序(新版本的opencv改名爲opencv_haartraining)來完成。其中，Haartraining的命令行參數爲：
－data<dir_name>
存放訓練好的分類器的路徑名。
－vec<vec_file_name>
正樣本文件名（由trainingssamples程序或者由其他的方法創建的）
－bg<background_file_name>
背景描述文件。
－npos<number_of_positive_samples>，
－nneg<number_of_negative_samples>
用來訓練每一個分類器階段的正/負樣本。合理的值是：nPos = 7000;nNeg = 3000
－nstages<number_of_stages>
訓練的級聯分類器層數。
－nsplits<number_of_splits>
決定用於階段分類器的弱分類器。如果1，則一個簡單的stump classifier被使用。如果是2或者更多，則帶有number_of_splits個內部節點的CART分類器被使用。
－mem<memory_in_MB>
預先計算的以MB爲單位的可用內存。內存越大則訓練的速度越快。
－sym（default）
－nonsym
指定訓練的目標對象是否垂直對稱。垂直對稱提高目標的訓練速度。例如，正面部是垂直對稱的。
－minhitrate《min_hit_rate》
每個階段分類器需要的最小的命中率。總的命中率爲min_hit_rate的number_of_stages次方。
－maxfalsealarm<max_false_alarm_rate>
沒有階段分類器的最大錯誤報警率。總的錯誤警告率爲max_false_alarm_rate的number_of_stages次方。
－weighttrimming<weight_trimming>
指定是否使用權修正和使用多大的權修正。一個基本的選擇是0.9
－eqw
－mode<basic(default)|core|all>
選擇用來訓練的haar特徵集的種類。basic僅僅使用垂直特徵。all使用垂直和45度角旋轉特徵。
－w《sample_width》
－h《sample_height》
訓練樣本的尺寸，（以像素爲單位）。必須和訓練樣本創建的尺寸相同。
一個訓練分類器的例子：
"D:\Program Files\OpenCV\bin\haartraining.exe" -data data\cascade -vec data\pos.vec -bg negdata\negdata.dat -npos 49 -nneg 49 -mem 200 -mode ALL -w 20 -h 20
訓練結束後，會在目錄data下生成一些子目錄，即爲訓練好的分類器。