之前介绍过一篇利用级联分类器对目标进行检测的文章，用的就是haar特征。发现OpenCV自带的库里的haar特征只有人脸、人脸的器官和人的身体，最近又想玩一个人手的检测，之前用颜色特征做的，感觉很不靠谱，这次用haar特征再试一次。这就需要用haartraining这个工具训练自己的手。先介绍一些预备知识，推荐个网址%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%A3%80%E6%B5%8B%E4%B8%93%E9%A2%98，读完相信对haar特征来龙去脉有个认识了，具体怎么使用，推荐看看这个，再推荐这个网址，都是英文哦，我就是按照这个英文介绍的教程训练自己的手分类器的。后来发现有人已经做了这个教程的翻译和（还是看英文原文比较详细），我也参考了这个，都贴上来以备以后再训练时学习需要。训练过程相当痛苦漫长，累死我心爱的PC了。由于训练数据不是我的个人财富，所以不便上传，这里把我download的一个老外训练的拳头的手势分类器（拳头在英文手语里表示字母A）作为实验来源。
资料还是得看啊，又读了经典文献《Robust Real-Time Face Detection》，不愿意读原文的朋友可以看看，作者把文中的要点基本也都总结出来了。OpenCV的实现过程也是在这篇文章的基础上，后来又不断完善的。
自己跟踪了一下代码，发现OpenCV的级联分类器的分为老版本和新版本，所有的haar级联分类器都是老版本的，只有一个lbp分类器是新版本的，，而老版本的级联分类器的训练检测还是用老版本的数据结构来写的（让我很不爽，真想变得强大起来，用新数据结构写一下），为了这个新版本的级联分类器，多添加了大量的代码，可是用haartraining训练出来的分类器也是老版本的，该如何添加新版本的级联分类器啊，期待下一版本的OpenCV能够用新版本的haar级联分类器替代老版本。从这段代码中，我也深深体会到版本兼容的辛酸了。再这里也默默祝OpenCV越来越好，更规整，更强大。
最后上传一下效果图，再上传一段录制的视频（上镜了，很挫）和代码下载地址
时光的消化是这样的缓慢。虽然这也仅仅是无处可说的委屈。而不是痛苦。
