【OpenCV3】HOG+SVM目标识别
SVM，即支持向量机，在结合相关特征描述子之后，在目标识别，如行人识别、汽车识别、人脸识别等领域中有着重要应用。opencv中提供了HOG特征描述子，这种特征提供支持SVM的接口。这不再进行原理性的介绍，直接介绍如何使用opencv进行SVM+HOG训练和检测。
1、svm+hog训练
#include
#include
#include
#include
#define PosSamNO 3000 //正样本个数
#define NegSamNO 3000 //负样本个数
#define HardExampleNO 1000 //难例个数
void train_svm_hog()
{
//HOG检测器，用来计算HOG描述子的
//检测窗口(48,48),块尺寸(16,16),块步长(8,8),cell尺寸(8,8),直方图bin个数9
cv::HOGDescriptor hog(cv::Size(48, 48), cv::Size(16, 16), cv::Size(8, 8), cv::Size(8, 8), 9);
int DescriptorDim;//HOG描述子的维数，由图片大小、检测窗口大小、块大小、细胞单元中直方图bin个数决定
//设置SVM参数
cv::Ptr svm = cv::ml::SVM::create();
svm->setType(cv::ml::SVM::Types::C_SVC);
svm->setKernel(cv::ml::SVM::KernelTypes::LINEAR);
svm->setTermCriteria(cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER, 100, 1e-6));
std::string ImgName;
//正样本图片的文件列表
std::ifstream finPos("positive_samples.txt");
//负样本图片的文件列表
std::ifstream finNeg("negative_samples.txt");
//所有训练样本的特征向量组成的矩阵，行数等于所有样本的个数，列数等于HOG描述子维数
cv::Mat sampleFeatureMat;
//训练样本的类别向量，行数等于所有样本的个数，列数等于1；1表示有目标，-1表示无目标
cv::Mat sampleLabelMat;
//依次读取正样本图片，生成HOG描述子
for (int num = 0; num < PosSamNO && getline(finPos, ImgName); num++)
{
std::cout << "Processing：" << ImgName << std::endl;
cv::Mat image = cv::imread(ImgName);
//HOG描述子向量
std::vector descriptors;
//计算HOG描述子，检测窗口移动步长(8,8)
hog.compute(image, descriptors, cv::Size(8, 8));
//处理第一个样本时初始化特征向量矩阵和类别矩阵，因为只有知道了特征向量的维数才能初始化特征向量矩阵
if (0 == num)
{
//HOG描述子的维数
DescriptorDim = descriptors.size();
//初始化所有训练样本的特征向量组成的矩阵，行数等于所有样本的个数，列数等于HOG描述子维数sampleFeatureMat
sampleFeatureMat = cv::Mat::zeros(PosSamNO + NegSamNO + HardExampleNO, DescriptorDim, CV_32FC1);
//初始化训练样本的类别向量，行数等于所有样本的个数，列数等于1
sampleLabelMat = cv::Mat::zeros(PosSamNO + NegSamNO + HardExampleNO, 1, CV_32SC1);
}
//将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat
for (int i = 0; i < DescriptorDim; i++)
{
//第num个样本的特征向量中的第i个元素
sampleFeatureMat.at(num, i) = descriptors[i];
}
//正样本类别为1，有目标
sampleLabelMat.at(num, 0) = 1;
}
//依次读取负样本图片，生成HOG描述子
for (int num = 0; num < NegSamNO && getline(finNeg, ImgName); num++)
{
std::cout << "Processing：" << ImgName << std::endl;
cv::Mat src = cv::imread(ImgName);
cv::resize(src, src, cv::Size(48, 48));
//HOG描述子向量
std::vector descriptors;
//计算HOG描述子，检测窗口移动步长(8,8)
hog.compute(src, descriptors, cv::Size(8, 8));
std::cout << "descriptor dimention：" << descriptors.size() << std::endl;
//将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat
for (int i = 0; i < DescriptorDim; i++)
{
//第PosSamNO+num个样本的特征向量中的第i个元素
sampleFeatureMat.at(num + PosSamNO, i) = descriptors[i];
}
//负样本类别为-1，无目标
sampleLabelMat.at(num + PosSamNO, 0) = -1;
}
//处理HardExample负样本
if (HardExampleNO > 0)
{
//HardExample负样本的文件列表
std::ifstream finHardExample("hard_samples_d.txt");
//依次读取HardExample负样本图片，生成HOG描述子
for (int num = 0; num < HardExampleNO && getline(finHardExample, ImgName); num++)
{
std::cout << "Processing：" << ImgName << std::endl;
cv::Mat src = cv::imread(ImgName, cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::resize(src, src, cv::Size(48, 48));
//HOG描述子向量
std::vector descriptors;
//计算HOG描述子，检测窗口移动步长(8,8)
hog.compute(src, descriptors, cv::Size(8, 8));
//将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat
for (int i = 0; i < DescriptorDim; i++)
{
//第PosSamNO+num个样本的特征向量中的第i个元素
sampleFeatureMat.at(num + PosSamNO + NegSamNO, i) = descriptors[i];
}
//负样本类别为-1，无目标
sampleLabelMat.at(num + PosSamNO + NegSamNO, 0) = -1;
}
}
//训练SVM分类器
//迭代终止条件，当迭代满1000次或误差小于FLT_EPSILON时停止迭代
std::cout << "开始训练SVM分类器" << std::endl;
cv::Ptr td = cv::ml::TrainData::create(sampleFeatureMat, cv::ml::SampleTypes::ROW_SAMPLE, sampleLabelMat);
//训练分类器
svm->train(td);
std::cout << "训练完成" << std::endl;
//将训练好的SVM模型保存为xml文件
svm->save("SVM_HOG.xml");
return;
}
2、svm+hog检测
void svm_hog_detect()
{
//HOG检测器，用来计算HOG描述子的
//检测窗口(48,48),块尺寸(16,16),块步长(8,8),cell尺寸(8,8),直方图bin个数9
cv::HOGDescriptor hog(cv::Size(48, 48), cv::Size(16, 16), cv::Size(8, 8), cv::Size(8, 8), 9);
//HOG描述子的维数，由图片大小、检测窗口大小、块大小、细胞单元中直方图bin个数决定
int DescriptorDim;
//从XML文件读取训练好的SVM模型
cv::Ptr svm = cv::ml::SVM::load("SVM_HOG_C_H0.xml");
if (svm->empty())
{
std::cout << "load svm detector failed!!!" << std::endl;
return;
}
//特征向量的维数，即HOG描述子的维数
DescriptorDim = svm->getVarCount();
//获取svecsmat，元素类型为float
cv::Mat svecsmat = svm->getSupportVectors();
//特征向量维数
int svdim = svm->getVarCount();
int numofsv = svecsmat.rows;
//alphamat和svindex必须初始化，否则getDecisionFunction()函数会报错
cv::Mat alphamat = cv::Mat::zeros(numofsv, svdim, CV_32F);
cv::Mat svindex = cv::Mat::zeros(1, numofsv, CV_64F);
cv::Mat Result;
double rho = svm->getDecisionFunction(0, alphamat, svindex);
//将alphamat元素的数据类型重新转成CV_32F
alphamat.convertTo(alphamat, CV_32F);
Result = -1 * alphamat * svecsmat;
std::vector vec;
for (int i = 0; i < svdim; ++i)
{
vec.push_back(Result.at(0, i));
}
vec.push_back(rho);
//saving HOGDetectorForOpenCV.txt
std::ofstream fout("HOGDetectorForOpenCV.txt");
for (int i = 0; i < vec.size(); ++i)
{
fout << vec[i] << std::endl;
}
hog.setSVMDetector(vec);
/**************读入视频进行HOG检测******************/
cv::VideoCapture capture("video.avi");
if (!capture.isOpened())
{
std::cout << "Read video Failed !" << std::endl;
return;
}
cv::Mat frame;
int frame_num = capture.get(cv::CAP_PROP_FRAME_COUNT);
std::cout << "total frame number is: " << frame_num << std::endl;
int width = capture.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
int height = capture.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
cv::VideoWriter out;
//用于保存检测结果
out.open("test result.mp4", CV_FOURCC('D', 'I', 'V', 'X'), 25.0, cv::Size(width / 2, height / 2), true);
for (int i = 0; i < frame_num; ++i)
{
capture >> frame;
cv::resize(frame, frame, cv::Size(width / 2, height / 2));
//目标矩形框数组
std::vector found, found_1, found_filtered;
//对图片进行多尺度检测
hog.detectMultiScale(frame, found, 0, cv::Size(8, 8), cv::Size(16, 16), 1.2, 2);
for (int i = 0; i 0 && found[i].y > 0 && (found[i].x + found[i].width)< frame.cols
&& (found[i].y + found[i].height)< frame.rows)
found_1.push_back(found[i]);
}
//找出所有没有嵌套的矩形框r,并放入found_filtered中,如果有嵌套的话,
//则取外面最大的那个矩形框放入found_filtered中
for (int i = 0; i < found_1.size(); i++)
{
cv::Rect r = found_1[i];
int j = 0;
for (; j < found_1.size(); j++)
if (j != i && (r & found_1[j]) == found_1[j])
break;
if (j == found_1.size())
found_filtered.push_back(r);
}
//画矩形框，因为hog检测出的矩形框比实际目标框要稍微大些,所以这里需要做一些调整，可根据实际情况调整
for (int i = 0; i
另，需要源码及描述文件样例的，请前往资源页面自行下载：https://download.csdn.net/download/guduruyu/10568479
2017.04.15