opencv行人检测3(HOG+SVM)
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<opencv2/objdetect.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char **argv) { Mat img; //读取图片 img = imread("D:\\c.png", 1); //HOG特征检测器 HOGDescriptor defaultHog; //设置SVM分类器 defaultHog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); //矩形框数组 vector<Rect> found, found_filtered; //对图像进行多尺度检测 defaultHog.detectMultiScale(img, found, 0, Size(8, 8), Size(32, 32), 1.05, 2); //detectMultiScale(const Mat& image,CV_OUT vector<Rect>& objects,double scaleFactor = 1.1,int minNeighbors = 3,int flags = 0,Size minSize = Size(),Size maxSize = Size()); //待检测图片,被检测物体的矩形框向量组,搜索窗口的比例系数, //输出矩形个数 cout << "矩形个数:" << found.size() << 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 << "过滤后矩形的个数:" << found_filtered.size() << endl; //画出矩形框 for (int i = 0; i<found_filtered.size(); i++) { Rect r = found[i]; rectangle(img, r.tl(), r.br(), Scalar(0, 255, 0), 3); } namedWindow("Detect pedestrain", WINDOW_AUTOSIZE); imshow("Detect pedestrain", img); waitKey(0); return 0; }
小编又回来了,没办法代码bug太多了。小编用上一篇(行人检测2)的代码,测试了另一张图片,发现行人检测又出现了新的问题。结果如下图所示。
于是,小编又去撩了撩度娘,查看了许多别人的代码,发现detectMultiScale()函数的参数,我没有设置完全,但别人的detectMultiScale()函数的设置都是一致的。所以小编在上一篇的代码中补上了参数,具体如下:
defaultHog.detectMultiScale(img, found, 0, Size(8, 8), Size(32, 32), 1.05, 2);
和上一篇的代码相比,小编就改了这一句。改后的完整代码看上面。
改完后,小编又测试了一下上面的图片,结果如下,准确的检测出了3个人。
但是只检测一张图片怎么能够呢?于是小编又检测了第一篇(行人检测1)的图片,结果如下,虽然没有出现第一次的大窗口内有小窗口的问题,但是却还是多出了一个框。
这个新出来的问题,真是让小编心力交瘁。又去问了导师,导师说,应该是opencv自带的训练器的结果不准,可以自己训练样本,或者直接加载别人训练好的xml文件。小编的电脑带不起训练,只能希望直接加载别人训练好的xml文件。在网上找了许多代码,大都是训练样本后再加载XML文件的。没有现成的、不需要训练、直接加载别人训练好的XML文件的代码。有样本训练的代码又太过复杂,小编也看不懂。
小编去研究代码了,下次再说。
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