1、首先建立好文件夹，把图片拷贝好，如下所示：
Pos_image中放入的是正样本，neg_image放入的是负样本，test_image放入的是测试样本。并将后面要用到的2个工具.exe文件也拷贝过来(在opencv的安装目录 ..\opencv2.4.9\build\common\x86下)。
2、生成正负样本描述文件
建立正样本的描述文件：
打开cmd窗口，进入上图所在pos_img文件夹内，可以看到此文件夹图片显示如下：
进入pos_img文件夹的方式：
然后，使用命令dir /b >pos_image.txt。如图所示
且用editplus（记事本）打开该文件，删除最后一行，最后将名字归一化如下所示：
其中的pos_image/是相对路径名,后面紧接着的是文件名，1代表一个文件，0 0 24 24表示这个文件的2个顶点位置坐标。保存退出即ok！
负样本的描述文件类似，只是不需要考虑其大小位置。
也是进入neg_imgae后在cmd内使用命令dir /b >neg_image.txt，如图所示：
同样删除最后一行文字，且将文件相对路径加入如下所示：
至此，训练数据准备完备了。
备注：
正样本个数：165
负样本个数：196
3、创建vec文件：
在创建vec文件时，需要把pos_image.txt和neg_image.txt两个样本描述文件剪切到上一目录，如图所示：
然后利用opencv_createsamples.exe应用程序在该目录下使用如下cmd命令：
E:\haar>opencv_createsamples.exe -vec pos.vec -info pos_img.txt -bg neg_image.txt -w 24 -h 24 -num 165
其中的-vec是指定后面输出vec文件的文件名，-info指定正样本描述文件，-bg指定负样本描述文件，-w和-h分别指正样本的宽和高，-num表示正样本的个数。执行完该命令后就会在当前目录下生产一个pos.vec文件了。
生成成功后的结果是这样的：
至此，pos.vec文件生成成功了。
4.使用opencv_haartraining.exe文件进行训练
首先在当前目录下新建一个xml文件夹用于存放生成的.xml文件。
在当前目录使用cmd命令:
E:\haar>opencv_haartraining.exe -data xml -vec pos.vec -bg neg_img.txt -nsplits 1 -npos 165 -nneg 196 -w 24 -h 24 -mem 1024 -mode ALL
其中-data为输出xml中间文件的位置，-sym表示训练的目标为垂直对称，-nsplits 1表示使用简单的stump classfier分类。-mem 1024 表示允许使用计算机的1024M内存,-modeALL 表示使用haar特征集的种类既有垂直的，又有45度角旋转的，-npos 165表示每次训练从.vec文件中随机选取npos个正样本。
因为数据量不是很多，5分钟就训练好了。在当前目录下生产了一个xml.xml文件，将其重名为face_test.xml。
5.实验结果：
利用上面训练出来的face_test.xml文件来检测下人脸，试试自己训练得到的.xml文件检测效果如何！
本文参考自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/28/2420936.html
（部分内容有修改）
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在训练时，经常会遇到下面的错误：
OpenCV Error: Assertion failed (elements_read == 1) in icvGetHaarTraininDataFromVecCallback, file C:\builds\2_4_PackSlave-win64-vc12-shared\opencv\apps\haartraining\cvhaartraining.cpp, line 1859
解决方法：将npos和nneg都减少。
其它可能出现的错误参考：
http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53000619