基于opencv3.4.1（https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/3.1.0/opencv-3.1.0.exe/download）+contrib(https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases),下載下傳相應版本。cmake下載下傳msi版本。（https://cmake.org/files/）
一、配置過程。
1.打開cmake。
build2檔案夾自己建。選擇環境，本人vs2015，x64平台。點configure後。等待結束。
添加contrib檔案夾路徑，上面一個打勾。
再點選configure，結束後，點選Generate,結束後，點選Open Project.
2.
Debug X64
右擊解決方案‘Opencv’,點生成解決方案。
3.找到CMakeTargets中的INSTALL，然後右鍵選擇“僅限于項目”-->“僅生成INSTALL”：
二、Opencv的配置
打開vs2015，建立空檔案。
屬性管理器：
Debug|x64
Microsoft.Cpp.x64.user屬性
1.包含目錄：
D:\Program Files\opencv\build2\install\include
D:\Program Files\opencv\build2\install\include\opencv
D:\Program Files\opencv\build2\install\include\opencv2
2.庫目錄：
D:\Program Files\opencv\build2\install\x64\vc14\lib
3.連結器->輸入
opencv_world341d.lib
opencv_img_hash341d.lib
三、利用opencv訓練基于Haar特征、LBP特征、Hog特征的分類器cascade.xml
opencv_createsamplesd.exe
opencv_traincascaded.exe
這兩個exe執行程式的路徑為：
D:\Program Files\opencv\build2\install\x64\vc14\bin
1、搜集正樣本、負樣本
正樣本：隻含有目标的局部圖（若是全圖，則需要把目标截取出來，比如訓練人臉，則把人臉從含有人臉的圖檔中截取出來，尺寸要一緻），且背景不要太過複雜，灰階圖
正樣本大小：20*20(一般用于Haar特征)，24*24（LBP特征）
正樣本數量：一般大于等于2000
負樣本：不含目标的任何圖檔，灰階圖
負樣本大小：60*60
負樣本數量：一般大于等于5000
注：正樣本尺寸越小，訓練的時間越短，但正樣本的尺寸要保證小于負樣本的尺寸
2、在路徑D:\Program Files\opencv\build2\install\x64\vc14\bin下建立3個檔案夾：pos、neg、xml
3、将正樣本、負樣本分别複制到pos檔案夾、neg檔案夾
4、cmd打開dos指令視窗，進入pos路徑下
輸入以下指令，生成pos.txt
dir/b >pos.txt
生成pos.txt後，将png替換為：
png 1 0 0 24 24
删除最後一行的pos.txt
5、同樣進入neg路徑下
輸入以下指令，生成neg.txt
dir/b >neg.txt
生成neg.txt後，将neg.txt中的圖檔名字前面加入路徑：
neg/
删除最後一行的neg.txt
6、進入路徑D:\Program Files\opencv\build2\install\x64\vc14\bin，即pos、neg、xml所在的路徑，輸入以下指令，生成pos.vec
opencv_createsamplesd.exe -info pos\pos.txt -vec pos.vec -bg neg\neg.txt -num 2000 -w 24 -h 24
1
7、輸入以下指令開始訓練
opencv_traincascaded.exe -data xml -vec pos.vec -bg neg\neg.txt -numPos 1800 -numNeg 4000 -numStages 20 -featureType LBP -w 24 -h 24
8、訓練結束後，
xml
檔案夾下的
cascade.xml
檔案就是訓練好的分類器