opencv视频行人检测2（HOG+SVM）

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/*
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。
行人检测，不太准确。而且因为检测每一帧的图片，所以不能实时检测，有卡顿
opencv2.4+vs2017
使用别人的xml文件（xml是opencv2的，所以用opencv3调用它就出错。）
*/
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#include
#include 
#include
#include 
#include

using namespace std;
using namespace cv;

//定义分类器，加载xml文件
CascadeClassifier faceCascade;

//定义一个方法detectAndDraw，两个参数faceCascade和img
void detectAndDraw(CascadeClassifier &faceCascade, 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
	faceCascade.detectMultiScale(img, found, 1.1, 2, 0
		//|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT
		//|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH
		| CASCADE_SCALE_IMAGE,
		Size(30, 30));
	//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(faceCascade, frame);
		//创建窗口，显示结果图片
		namedWindow("frame",0);
		resizeWindow("frame", 960, 540);
		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;
}

xml文件和视频文件都提供给大家，可以自己试试。

 

• 视频行人检测.zip (9.9 MB)
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