OpenCV计算机视觉编程攻略之行人检测

OpenCV计算机视觉编程攻略之行人检测，OpenCV 提供了一个基于HOG 和SVM且经过训练的行人检测器，可以用这个SVM 分类器以不同尺度的窗口扫描图像，在完整的图像中检测特定物体。

原图如下：

检测效果图如下：

源码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// People detectioncv::Mat myImage = imread("demo.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);// create the detectorstd::vector<cv::Rect> peoples;cv::HOGDescriptor peopleHog;peopleHog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());// detect peoples oin an imagepeopleHog.detectMultiScale(myImage, // input imagepeoples, // ouput list of bounding boxes 0, // threshold to consider a detection to be positive cv::Size(4, 4), // window stride cv::Size(32, 32), // image padding1.05, // scale factor2); // grouping threshold (0 means no grouping) // draw detections on imagestd::cout << "Number of peoples detected: " << peoples.size() << std::endl;for (int i = 0; i < peoples.size(); i++)cv::rectangle(myImage, peoples[i], cv::Scalar(255, 255, 255), 2);cv::imshow("People detection", myImage);cv::waitKey();return 0; }

 

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总结

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