利用Hog特征和SVM分类器进行行人检测

转自 http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7841443

本文的目的在于介绍利用Hog特征和SVM分类器来进行行人检测。

        在2005年CVPR上，来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出利用Hog进行特征提取，利用线性SVM作为分类器，从而实现行人检测。而这两位也通过大量的测试发现，Hog+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来，虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法，但基本都以该算法为基础框架。因此，Hog+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。在OpenCV2.0之后的版本，都有Hog特征描述算子的API，而至于SVM，早在OpenCV1.0版本就已经集成进去了；OpenCV虽然提供了Hog和SVM的API，也提供了行人检测的sample，遗憾的是，OpenCV并没有提供样本训练的sample。这也就意味着，很多人只能用OpenCV自带的已经训练好的分类器来进行行人检测。然而，OpenCV自带的分类器是利用Navneet Dalal和Bill Triggs提供的样本进行训练的，不见得能适用于你的应用场合。因此，针对你的特定应用场景，很有必要进行重新训练得到适合你的分类器。本文的目的，正在于此。

重新训练行人检测的流程：

（1）准备训练样本集合；包括正样本集和负样本集；根据机器学习的基础知识我们知道，要利用机器学习算法进行样本训练，从而得到一个性能优良的分类器，训练样本应该是无限多的，而且训练样本应该覆盖实际应用过程中可能发生的各种情况。（很多朋友，用10来个正样本，10来个负样本进行训练，之后，就进行测试，发现效果没有想象中的那么好，就开始发牢骚，抱怨。。。对于这些人，我只能抱歉的说，对于机器学习、模式识别的认识，你还处于没有入门的阶段）；实际应用过程中，训练样本不可能无限多，但无论如何，三五千个正样本，三五千个负样本，应该不是什么难事吧？（如果连这个都做不到，建议你别搞机器学习，模式识别了；训练素材都没有，怎么让机器学习到足够的信息呢？）

（2）收集到足够的训练样本之后，你需要手动裁剪样本。例如，你想用Hog+SVM来对商业步行街的监控画面中进行行人检测，那么，你就应该用收集到的训练样本集合，手动裁剪画面中的行人（可以写个简单程序，只需要鼠标框选一下，就将框选区域保存下来）。

（3）裁剪得到训练样本之后，将所有正样本放在一个文件夹中；将所有负样本放在另一个文件夹中；并将所有训练样本缩放到同样的尺寸大小。OpenCV自带的例子在训练时，就是将样本缩放为64*128进行训练的；

（4）提取所有正样本的Hog特征；

（5）提取所有负样本的Hog特征；

（6）对所有正负样本赋予样本标签；例如，所有正样本标记为1，所有负样本标记为0；

（7）将正负样本的Hog特征，正负样本的标签，都输入到SVM中进行训练；Dalal在论文中考虑到速度问题，建议采用线性SVM进行训练。这里，不妨也采用线性SVM；

（8）SVM训练之后，将结果保存为文本文件。

（9）线性SVM进行训练之后得到的文本文件里面，有一个数组，叫做support vector，还有一个数组，叫做alpha,有一个浮点数，叫做rho;将alpha矩阵同support vector相乘，注意，alpha*supportVector,将得到一个列向量。之后，再该列向量的最后添加一个元素rho。如此，变得到了一个分类器，利用该分类器，直接替换opencv中行人检测默认的那个分类器（cv::HOGDescriptor::setSVMDetector()），就可以利用你的训练样本训练出来的分类器进行行人检测了。

下面给出样本训练的参考代码：

 class Mysvm: public CvSVM
 {
 public:
     int get_alpha_count()
     {
         return this->sv_total;
     }

     int get_sv_dim()
     {
         return this->var_all;
     }

     int get_sv_count()
     {
         return this->decision_func->sv_count;
     }

     double* get_alpha()
     {
         return this->decision_func->alpha;
     }

     float** get_sv()
     {
         return this->sv;
     }

     float get_rho()
     {
         return this->decision_func->rho;
     }
 };

 void Train()
 {
     char classifierSavePath[256] = "c:/pedestrianDetect-peopleFlow.txt";

     string positivePath = "E:\\pictures\\train1\\pos\\";
     string negativePath = "E:\\pictures\\train1\\neg\\";

     int positiveSampleCount = 4900;
     int negativeSampleCount = 6192;
     int totalSampleCount = positiveSampleCount + negativeSampleCount;

     cout<<"//////////////////////////////////////////////////////////////////"<<endl;
     cout<<"totalSampleCount: "<<totalSampleCount<<endl;
     cout<<"positiveSampleCount: "<<positiveSampleCount<<endl;
     cout<<"negativeSampleCount: "<<negativeSampleCount<<endl;

     CvMat *sampleFeaturesMat = cvCreateMat(totalSampleCount , 1764, CV_32FC1);
     //64*128的训练样本，该矩阵将是totalSample*3780,64*64的训练样本，该矩阵将是totalSample*1764
     cvSetZero(sampleFeaturesMat);
     CvMat *sampleLabelMat = cvCreateMat(totalSampleCount, 1, CV_32FC1);//样本标识
     cvSetZero(sampleLabelMat);

     cout<<"************************************************************"<<endl;
     cout<<"start to training positive samples..."<<endl;

     char positiveImgName[256];
     string path;
     for(int i=0; i<positiveSampleCount; i++)
     {
         memset(positiveImgName, '\0', 256*sizeof(char));
         sprintf(positiveImgName, "%d.jpg", i);
         int len = strlen(positiveImgName);
         string tempStr = positiveImgName;
         path = positivePath + tempStr;

         cv::Mat img = cv::imread(path);
         if( img.data == NULL )
         {
             cout<<"positive image sample load error: "<<i<<" "<<path<<endl;
             system("pause");
             continue;
         }

         cv::HOGDescriptor hog(cv::Size(64,64), cv::Size(16,16), cv::Size(8,8), cv::Size(8,8), 9);
         vector<float> featureVec;

         hog.compute(img, featureVec, cv::Size(8,8));
         int featureVecSize = featureVec.size();

         for (int j=0; j<featureVecSize; j++)
         {
             CV_MAT_ELEM( *sampleFeaturesMat, float, i, j ) = featureVec[j];
         }
         sampleLabelMat->data.fl[i] = 1;
     }
     cout<<"end of training for positive samples..."<<endl;

     cout<<"*********************************************************"<<endl;
     cout<<"start to train negative samples..."<<endl;

     char negativeImgName[256];
     for (int i=0; i<negativeSampleCount; i++)
     {
         memset(negativeImgName, '\0', 256*sizeof(char));
         sprintf(negativeImgName, "%d.jpg", i);
         path = negativePath + negativeImgName;
         cv::Mat img = cv::imread(path);
         if(img.data == NULL)
         {
             cout<<"negative image sample load error: "<<path<<endl;
             continue;
         }

         cv::HOGDescriptor hog(cv::Size(64,64), cv::Size(16,16), cv::Size(8,8), cv::Size(8,8), 9);
         vector<float> featureVec;

         hog.compute(img,featureVec,cv::Size(8,8));//计算HOG特征
         int featureVecSize = featureVec.size();

         for ( int j=0; j<featureVecSize; j ++)
         {
             CV_MAT_ELEM( *sampleFeaturesMat, float, i + positiveSampleCount, j ) = featureVec[ j ];
         }

         sampleLabelMat->data.fl[ i + positiveSampleCount ] = -1;
     }

     cout<<"end of training for negative samples..."<<endl;
     cout<<"********************************************************"<<endl;
     cout<<"start to train for SVM classifier..."<<endl;

     CvSVMParams params;
     params.svm_type = CvSVM::C_SVC;
     params.kernel_type = CvSVM::LINEAR;
     params.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 1000, FLT_EPSILON);
     params.C = 0.01;

     Mysvm svm;
     svm.train( sampleFeaturesMat, sampleLabelMat, NULL, NULL, params ); //用SVM线性分类器训练
     svm.save(classifierSavePath);

     cvReleaseMat(&sampleFeaturesMat);
     cvReleaseMat(&sampleLabelMat);

     int supportVectorSize = svm.get_support_vector_count();
     cout<<"support vector size of SVM："<<supportVectorSize<<endl;
     cout<<"************************ end of training for SVM ******************"<<endl;

     CvMat *sv,*alp,*re;//所有样本特征向量
     sv  = cvCreateMat(supportVectorSize , 1764, CV_32FC1);
     alp = cvCreateMat(1 , supportVectorSize, CV_32FC1);
     re  = cvCreateMat(1 , 1764, CV_32FC1);
     CvMat *res  = cvCreateMat(1 , 1, CV_32FC1);

     cvSetZero(sv);
     cvSetZero(re);

     for(int i=0; i<supportVectorSize; i++)
     {
         memcpy( (float*)(sv->data.fl+i*1764), svm.get_support_vector(i), 1764*sizeof(float));
     }

     double* alphaArr = svm.get_alpha();
     int alphaCount = svm.get_alpha_count();

     for(int i=0; i<supportVectorSize; i++)
     {
         alp->data.fl[i] = alphaArr[i];
     }
     cvMatMul(alp, sv, re);

     int posCount = 0;
     for (int i=0; i<1764; i++)
     {
         re->data.fl[i] *= -1;
     }

     FILE* fp = fopen("c:/hogSVMDetector-peopleFlow.txt","wb");
     if( NULL == fp )
     {
         return 1;
     }
     for(int i=0; i<1764; i++)
     {
         fprintf(fp,"%f \n",re->data.fl[i]);
     }
     float rho = svm.get_rho();
     fprintf(fp, "%f", rho);
     cout<<"c:/hogSVMDetector.txt 保存完毕"<<endl;//保存HOG能识别的分类器
     fclose(fp);

     return 1;
 }

接着，再给出利用训练好的分类器进行行人检测的参考代码：

 

 void Detect()
 {
     CvCapture* cap = cvCreateFileCapture("E:\\02.avi");
     if (!cap)
     {
         cout<<"avi file load error..."<<endl;
         system("pause");
         exit(-1);
     }

     vector<float> x;
     ifstream fileIn("c:/hogSVMDetector-peopleFlow.txt", ios::in);
     float val = 0.0f;
     while(!fileIn.eof())
     {
         fileIn>>val;
         x.push_back(val);
     }
     fileIn.close();

     vector<cv::Rect>  found;
     cv::HOGDescriptor hog(cv::Size(64,64), cv::Size(16,16), cv::Size(8,8), cv::Size(8,8), 9);
     hog.setSVMDetector(x);

     IplImage* img = NULL;
     cvNamedWindow("img", 0);
     while(img=cvQueryFrame(cap))
     {
         hog.detectMultiScale(img, found, 0, cv::Size(8,8), cv::Size(32,32), 1.05, 2);
         if (found.size() > 0)
         {

             for (int i=0; i<found.size(); i++)
             {
                 CvRect tempRect = cvRect(found[i].x, found[i].y, found[i].width, found[i].height);

                 cvRectangle(img, cvPoint(tempRect.x,tempRect.y),
                     cvPoint(tempRect.x+tempRect.width,tempRect.y+tempRect.height),CV_RGB(255,0,0), 2);
             }
         }
     }
     cvReleaseCapture(&cap);
 }

 

实验说明：

　　1. hog描述子在opencv中为HOGDescriptor。

　　2.可以调用该描述子setSVMDetector方法给用于对hog特征进行分类的svm模型的系数赋值，这里的参数为HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()时表示采用系统默认的参数，因为这些参数是用很多图片训练而来的。　　

　　3.对输入图片进行行人检测时由于图片的大小不一样，所以要用到多尺度检测。这里是用hog类的方法detectMultiScale。参数解释如下：

HOGDescriptor::detectMultiScale(const GpuMat& img, vector<Rect>& found_locations, doublehit_threshold=0, Size win_stride=Size(), Size padding=Size(), double scale0=1.05, int group_threshold=2)

　　该函数表示对输入的图片img进行多尺度行人检测 img为输入待检测的图片；found_locations为检测到目标区域列表；参数3为程序内部计算为行人目标的阈值，也就是检测到的特征到SVM分类超平面的距离;参数4为滑动窗口每次移动的距离。它必须是块移动的整数倍；参数5为图像扩充的大小；参数6为比例系数，即滑动窗口每次增加的比例；参数7为组阈值，即校正系数，当一个目标被多个窗口检测出来时，该参数此时就起了调节作用，为0时表示不起调节作用。

 4. 最后对检测出来的目标矩形框，要采用一些方法处理，比如说2个目标框嵌套着，则选择最外面的那个框。
 5. 因为hog检测出的矩形框比实际人体框要稍微大些,所以需要对这些矩形框大小尺寸做一些调整。