OpenCV——HoG特征

转自http://hi.baidu.com/icekeydnet/blog/item/4555173d265e9aea3b87ce67.html

hog是一个基于梯度的直方图提取算法，用于人体检测十分有效。在opencv2.2+版本里面已经实现。

封装在HOGDescriptor类里。

hog其实就是对一副图片的指定大小区域进行梯度统计。可以直接调用。opencv把它过于复杂化了，用的时候分什么window，block，cell啥的。。。一大堆东西。

这里有三篇很好的文章介绍一下。

http://blog.csdn.net/raocong2010/archive/2011/03/11/6239431.aspx

这篇文章就是对window，block，cell的解释

http://gz-ricky.blogbus.com/logs/85326280.html

这篇文章是对得到的vector结果数组里的结果个数进行的分析。

http://www.cnblogs.com/Anykong/archive/2011/04/06/anykong_opencv1.html

这篇文章是教你如何在vs2010下安装opencv2.2 非常不错的一篇文章。我原来写sift的时候是用的vc6+opencv1.0。

不过有个地方要注意的是：这篇文章里说的附加依赖项中只让你加上基本的几个。如果你要用hog，必须再加上opencv_objdetect220d.lib

看文件名字就知道是什么。。。

好了背景资料介绍完了，给出个例子，就是我的main函数 放出来做个示范。

[cpp]  view plain copy print ?

 int _tmain(int argc, char** argv)
 {
  Mat trainImg; //需要分析的图片
  trainImg=imread("1.jpg",1);   //读取图片
  HOGDescriptor *hog=new HOGDescriptor(cvSize(3,3),cvSize(3,3),cvSize(5,10),cvSize(3,3),9);  //具体意思见参考文章1,2
  vector<float>descriptors;//结果数组
  hog->compute(trainImg, descriptors,Size(1,1), Size(0,0)); //调用计算函数开始计算
  printf("%d\n",descriptors.size()); //打屏一下结果数组的大小，看看是否符合文献2的预估， 发现完全一样，那篇文章很给力

  sift("1.jpg");  //这是我改写的sift...
  for (int i=0;i<kp.size();i++) {  //这个循环就是我用来提前特征点附近3*3区域的梯度信息统计
   printf("keypoint %d at %f %f\n",i,kp[i].first,kp[i].second);
   if (kp[i].first==picw) kp[i].first--;
   if (kp[i].first==0) kp[i].first=1;
   if (kp[i].second==pich) kp[i].second--;
   if (kp[i].second==0) kp[i].second=1;
   int pos=(kp[i].second-1)*(picw-2)+kp[i].first-1;
   for (int j=0;j<9;j++) {
    res[j]+=descriptors[pos*9+j];
   }
  }
  puts("result:");
  for (int i=0;i<9;i++) printf("%lf ",res[i]); //结果以文字输出。。。
  puts("");
 IplImage * respic;  //结果以直方图输出，里面有个res.jpg是我画的直方图背景图，没有这个图跑不了程序，把从这以下代码注释掉吧
  if ((respic = cvLoadImage("res.jpg", 1)) == 0) return -1;
  double maxx=0;
  for (int i=0;i<9;i++) if (maxx<res[i]) maxx=res[i];
  for (int i=0;i<9;i++) cvRectangle(respic, cvPoint(150+51*i,(maxx-res[i])/maxx*(352-77)+77),
                 cvPoint(201+51*i,351), CV_RGB(0, 0, 0),
                 1, 8, 0);
  CvFont font;
  cvInitFont( &font, CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 0.5, 0 );
  itoa((int)maxx,outs,10);
  cvPutText(respic,outs,cvPoint(53,83),&font,CV_RGB(0, 0, 0));
  cvNamedWindow("image1",1);
  cvShowImage("image1", respic);
  cvWaitKey(0);
  cvDestroyWindow("image1");

 }