opencv视频行人检测1（HOG+SVM）

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using namespace std;
using namespace cv;

//定义一个方法detectAndDraw，两个参数hog和img
void detectAndDraw(HOGDescriptor &hog, Mat &img)
{
	//矩形框数组
	vector found, found_filtered;
	//调用GetTickCount()函数返回（retrieve）从操作系统启动所经过（elapsed）的毫秒数（可以不要）
	double t = (double)getTickCount();
	//多尺度检测目标,返回的矩形从大到小排列
	hog.detectMultiScale(img, found, 0, Size(8, 8), Size(32, 32), 1.05, 2);
	//每测一次的毫秒数
	t = (double)getTickCount() - t;
	//输出getTickFrequency()函数：返回每秒的计时周期数
	cout << "detection time = " << (t*1000. / cv::getTickFrequency()) << " ms" << endl;
	cout << "detection result = " << found.size() << " Rects" << endl;
	// 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.size(); i++)
	{
		Rect r = found[i];
		int j = 0;
		for (; j < found.size(); j++)

			if (j != i && (r & found[j]) == r)  //按位与操作  
				break;

		if (j == found.size())
			found_filtered.push_back(r);

	}
	cout << "Real detection result = " << found_filtered.size() << " Rects" << endl;
	//画出矩形框
	for (int i = 0; i> frame;//等价于vc.read(frame);从视频中获取图片
		if (frame.empty()) //如果某帧为空则退出循环
		    break;
		//调用detectAndDraw（）函数，并传参
		detectAndDraw(hog, frame);
		//创建窗口，显示结果图片
		namedWindow("frame", WINDOW_NORMAL);
		imshow("frame", frame);

		//这个函数是在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发;如果用户没有按下键,则接续等待(循环)
		int c = waitKey(vc.isOpened() ? 30 : 0) & 255;
		if (c == 'q' || c == 'Q' || c == 27)
			break;
		//waitKey(0);//每帧延时20毫秒

		/*while (waitKey(10) != 27);
		destroyWindow("frame");*/
	}
	//vc.release();//释放资源
	return 0;
}

        小编在研究完图像行人检测后，又完成了简单的视频行人检测。代码附上。

        小编先定义了一个方法，把画矩形框的代码放到detectAndDraw（）方法中，再在主函数main中调用，这样主函数的代码就能看的清晰一些。

        在主函数main中，先用VideoCapture读取视频，然后在图片中获取一帧的图片，对这张图片进行行人检测，再画矩形框。最后设置一个循环，不断地从视频中获取图片。

        不过现在，视频的行人检测比较速度比较慢，而且检测结果也不准确。

       小编需要再去研究研究，下面附上行人视频。

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