OpenCV 实现HOG行人检测

转载自：masikkk

利用OpenCV中默认的SVM参数进行HOG行人检测，默认参数是根据Dalal的方法训练的。

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1. #include <iostream>  
2. #include <string>  
3. #include <opencv2/core/core.hpp>  
4. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
5. #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
6. #include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>  
7. #include <opencv2/ml/ml.hpp>  
8.   
9. using namespace std;  
10. using namespace cv;  
11.   
12. int main()  
13. {  
14.   
15.     Mat src = imread("5.png");  
16.     HOGDescriptor hog;//HOG特征检测器  
17.     hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());//设置SVM分类器为默认参数  
18.     vector<Rect> found, found_filtered;//矩形框数组  
19.     hog.detectMultiScale(src, found, 0, Size(8,8), Size(32,32), 1.05, 2);//对图像进行多尺度检测，检测窗口移动步长为(8,8)  
20.   
21.     cout<<"矩形个数："<<found.size()<<endl;  
22.     //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  
23.     for(int i=0; i < found.size(); i++)  
24.     {  
25.         Rect r = found[i];  
26.         int j=0;  
27.         for(; j < found.size(); j++)  
28.             if(j != i && (r & found[j]) == r)  
29.                 break;  
30.         if( j == found.size())  
31.             found_filtered.push_back(r);  
32.     }  
33.     cout<<"过滤后矩形的个数："<<found_filtered.size()<<endl;  
34.   
35.     //画矩形框，因为hog检测出的矩形框比实际人体框要稍微大些,所以这里需要做一些调整  
36.     for(int i=0; i<found_filtered.size(); i++)  
37.     {  
38.         Rect r = found_filtered[i];  
39.         r.x += cvRound(r.width*0.1);  
40.         r.width = cvRound(r.width*0.8);  
41.         r.y += cvRound(r.height*0.07);  
42.         r.height = cvRound(r.height*0.8);  
43.         rectangle(src, r.tl(), r.br(), Scalar(0,255,0), 3);  
44.     }  
45.   
46.     imwrite("ImgProcessed.jpg",src);  
47.     namedWindow("src",0);  
48.     imshow("src",src);  
49.     waitKey();//注意：imshow之后一定要加waitKey，否则无法显示图像  
50.       
51.   
52.   
53.     system("pause");  
54. }  

HOG多尺度检测函数说明：

void detectMultiScale(constGpuMat& img, vector<Rect>& found_locations, double hit_threshold= 0,

                                       Sizewin_stride = Size(), Size padding = Size(), double scale0=1.05,intgroup_threshold=2 );

img：待检测的图像，支持CV_8UC1或CV_8UC4类型

found_locations：检测到的目标的包围框数组

hit_threshold：检测到的特征到SVM分类超平面的距离，一般是设为0，在分类器参数中指明。

win_stride：检测窗口每次移动的距离，必须是块移动的整数倍

padding：保持CPU接口兼容性的虚参数，必须是(0,0)。但网上下载的例子里是(32,32)

scale0：滑动窗口每次增加的比例

group_threshold：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。

效果：

可以看到没有误报，但又很多漏检。

Navneet Dalal在CVPR2005上的HOG原论文翻译见：http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/14056807

源码下载，环境为VS2010 + OpenCV2.4.4

http://download.csdn.net/detail/masikkk/6547451