adaboost haar分类器训练2（opencv2.4.10版本）

当有多个样本时，假设有9个样本图像，名称分别为1.bmp,2.bmp,3.bmp,4.bmp,5.bmp,6.bmp,7.bmp,8.bmp,9.bmp，并且9.bmp中有两个物体的样本

。

制作分类器样本2和分类器训练1中区别：

（1）主要是描述文件的区别

./bgimg/bg1.bmp
1 0 0 58 158 //1表示样本数量，0 0表示图像的左上角坐标，58,158表示图像宽度和高度

./bgimg/bg2.bmp 1 0 0 58 158

./bgimg/bg3.bmp 1 0 0 58 158

./bgimg/bg4.bmp 1 0 0 58 158

./bgimg/bg5.bmp 1 0 0 58 158

./bgimg/bg6.bmp 1 0 0 58 158

./bgimg/bg7.bmp 1 0 0 58 158

./bgimg/bg8.bmp 1 0 0 58 158

./bgimg/bg9.bmp 2 87 87 58 158 408 91 58 158
//2表示有2个样本，87 87表示第一个样本图像的左上角坐标，58,158表示图像宽度和高度；408 91
第二个样本图像的左上角坐标，58,158表示第二个样本图像宽度和高度

其余和分类器训练1中的方法步骤相似