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#define CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING 1 //這個值告訴分類器跳過平滑（無邊緣）區域
#define CV_HAAR_SCALE_IMAGE 2 //這個值告訴分類器不要縮放分類器，而是縮放圖像
#define CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT 4 //告訴分類器只返回最大的目標
#define CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH 8 //它只能和上面一個參數一起使用，告訴分類器在任何窗口，只要第一個候選者被發現則結束搜尋。

Sobel

使用擴展 Sobel 運算元計算一階、二階、三階或混合圖像差分

void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 );

src

輸入圖像.

dst

輸出圖像.

xorder

x 方向上的差分階數

yorder

y 方向上的差分階數

aperture_size

擴展 Sobel 核的大小，必須是 1, 3, 5 或 7。 除了尺寸為 1， 其它情況下， aperture_size ×aperture_size 可分離內核將用來計算差分。對 aperture_size=1的情況， 使用 3x1 或 1x3 內核 （不進行高斯平滑操作）。這裡有一個特殊變數 CV_SCHARR (=-1)，對應 3x3 Scharr 濾波器，可以給出比 3x3 Sobel 濾波更精確的結果。

各種方法的圖像平滑

CvSeq是OpenCV裡動態結構中的一種非常重要的類型，

主要由sequence header和sequence data組成。