Haar 分類器の作成に少し問題があります。車を検出するための分類器を構築する必要があります。画像を読み込むPythonでプログラムを作成した瞬間、オブジェクトが存在する領域の周りに長方形を描画します。長方形が描画されると、画像名、長方形の左上と右下の座標が出力されます。ここからどこへ行くべきか、実際に分類器を構築する方法がわかりません。誰でも私に助けを提供できますか？
編集*
opencv_traincascade の使用方法に関するヘルプを探しています。ドキュメントを見ましたが、それを使用して検出プログラムで使用される xml ファイルを作成する方法がよくわかりません。
haar 分類器を使用すると、これらの追加機能の恩恵を受けるため、最初に分類器をトレーニングする機能を決定する必要があるようです。そこからtrain分類器が必要になります。これには、車が写っている画像と写っていない画像をたくさん取得し、それを実行して、分類するために撮影対象の平均値を微調整する必要があります。選択した機能を最大限に活用できます。
より優れた分類子を取得するには、特徴の順序とそれらを組み合わせて最適な順序を把握し、オブジェクトをさらに掘り下げて、それが実際に探しているものであるかどうかを判断する必要があります。繰り返しますが、これには、特定の機能と問題全体について多くの例が必要になります。