OpenCV的强大功能自不必说，最近尝试了traincascade，并用它训练车辆检测。在训练的过程，有几点要注意的事项说明一下
1、正样本要resize成统一大小，负样本不需要resize
2、负样本的数量最好要超过正样本的数据
3、opencv_createsamples从正样本集创建训练样本时，-w和-h的参数代表要检测的滑动窗口大小，不一定是正样本的图像大小。
4、-w和-h两个参数对最后训练得到的xml的检测效果有较大的影响。因此实验时-w和-h两个参数的值可以多尝试。
5、有些人可能需要用HOG特征，但OpenCV 3.x以上的cascade版本不支持HOG特征检测，如果要用HOG特征，可以采用2.4.x的版本。
6、对于车辆检测，LBP的效果不比HAAR的差，而且训练速度快。
上两张效果图，未对检测到的窗口做任何处理哦
