目标检测—HOG特征和OpenCV中的实现

转载请注明出处！！！http://blog.csdn.net/zhonghuan1992

目标检测—HOG特征和OpenCV中的实现

关于HOG特征可以看http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/15/2640754.html，

关于OpenCV HOGDescriptor参数图解可以参考这里http://blog.csdn.net/raodotcong/article/details/6239431；

         现在利用HOG特征来进行行人检测，既然要有了特征，现在其实要有一个方法来判断是否一个图片的某一部分是行人，SVM是一个很好的机器学习方法，可以用来分类，结合HOG特征就可以用来检测图片中的行人。OpenCV中集成了一个方法，getDefaultPeopleDetector等可以直接得到一个SVM的分类器，这个分类器是OpenCV自带的已经训练好的，可以直接拿来使用。下面可以看一下使用它的代码。

OpenCV自带SVM分类器使用:

#include 
#include 
 
using namespace cv;
 
int main(int argc, char** argv)
{
    cv::Mat image = cv::imread("G:\\视频分析入门练习\\视频分析入门练习 - 附件\\testingdata for HOG\\frame_0061.jpg");
    if (image.empty())
    {
        std::cout << "read imagefailed"<< std::endl;
    }
 
 
    // 1. 定义HOG对象
    cv::HOGDescriptor hog; // 采用默认参数
 
 
    // 2. 设置SVM分类器
    hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());   // 采用已经训练好的行人检测分类器
 
    // 3. 在测试图像上检测行人区域
    std::vector regions;
    hog.detectMultiScale(image, regions, 0, cv::Size(8, 8), cv::Size(32, 32), 1.05, 1);
 
    // 显示
    for (size_t i = 0; i < regions.size(); i++)
    {
        cv::rectangle(image, regions[i], cv::Scalar(0, 0, 255),2);  //对判定是行人的区域画一个正方形标记一下。
    }
 
    cv::imshow("hog", image);
    cv::waitKey(0);
 
    return 0;
}

 

结果：

 

        

         上面使用的OpenCV自带的SVM分类器，但是针对特定应用场景，很有必要进行重新训练得到适合的分类器。实现的代码可以从这里得到：http://download.csdn.net/detail/u013035103/7809229，效果不是很好，个人觉得训练的样本数量有点少，导致这样。