目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征（转）

看过很多介绍HOG的博文，讲的最清楚的是这位博主：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348

代码如下：

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/gpu/gpu.hpp>

#include <stdio.h>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv){

    Mat img = imread("test.bmp");
    vector<Rect> found, found_filtered;
    cv::HOGDescriptor people_dectect_hog;
    //采用默认的已经训练好了的svm系数作为此次检测的模型
    people_dectect_hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());

    //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，即测试图片每次尺寸缩放增加的比例；
    //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。
    people_dectect_hog.detectMultiScale(img, found, , Size(, ), Size(, ), 1.05, );

    //从源码中可以看出:
    //#define __SIZE_TYPE__ long unsigned int
    //typedef __SIZE_TYPE__ size_t;
    //因此,size_t是一个long unsigned int类型
    size_t i, j;

    for (i = ; i < found.size(); i++)
    {
        Rect r = found[i];

        //下面的这个for语句是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 (j = ; j <found.size(); j++)
        if (j != i && (r&found[j]) == r)
            break;
        if (j == found.size())
            found_filtered.push_back(r);
    }
    //在图片img上画出矩形框,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
    for (i = ; i <found_filtered.size(); i++)
    {
        Rect r = found_filtered[i];
        r.x += cvRound(r.width*0.1);
        r.width = cvRound(r.width*0.8);
        r.y += cvRound(r.height*0.07);
        r.height = cvRound(r.height*0.8);
        rectangle(img, r.tl(), r.br(), Scalar(, , ), );
    }

    namedWindow("检测行人", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("检测行人", img);

    /*
    vector<Rect> found;

    HOGDescriptor defaultHog;
    defaultHog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());

    //进行检测
    defaultHog.detectMultiScale(img, found);

    //画长方形，框出行人
    for (int i = 0; i < found.size(); i++){
        Rect r = found[i];
        rectangle(img, r.tl(), r.br(), Scalar(0, 0, 255), 3);
    }

    namedWindow("检测行人", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("检测行人", img);
    */
    waitKey();

    return ;
}