opencv hog函数调用

最新推荐文章于 2023-06-06 16:30:34 发布

flyingworm_eley

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分类专栏： Opencv 文章标签： descriptor training vector image class

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本文详细介绍了使用HOG特征和SVM分类器进行人脸识别的方法，包括特征提取、训练过程以及实际应用案例。通过实例代码展示了如何使用OpenCV库中的HOGDescriptor类来生成HOG特征向量，并利用SVM进行分类。此外，文章还讨论了如何保存特征向量到文件中，以及如何训练和使用已有的SVM分类器。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

转载自 xmucyp

最终编辑 xmucyp

I'm calling hog->compute() with default HOG parameter settings (
hog.winSize.width = 64; hog.winSize.height = 128; hog.cellSize.width = 8 =
hog.cellSize.height; hog.blockSize.width = 16; hog.blockStride.width = 8;
winStride = Size(8, 8); padding = Size(32, 32); etc. but for training, use
trainingPadding = Size(0,0) ), some excerpt of my code that could interest you:

std::vector<float>* calculateDescriptor(Mat img) {
vector<float>* descriptorVector = new std::vector<float>();
vector<Point> locations;
// Calculate the HOG from the image and return them in the descriptor
vector
hog.compute(img, *descriptorVector, winStride, trainingPadding,
locations);
printf("Descriptor vector size: %u", descriptorVector->size());
return descriptorVector;

}

Files: cvaux/cvhog.cpp, samples/peopledetect.cpp

All the functions usefull are given by the class HOGDescriptor. You need to train the detector using compute() and a SVM machine. Already trained classifier exist with getDefaultPeopleDetector() You can detect a people using detect() or detectMultiScale().

仔细分析了cvhop.cpp中的compute函数，可以直接调用它来获得样本HOG，然后训练得到检测算子

1.制作样本
2.对每一张图片调用
hog.compute(img, descriptors,Size(8,8), Size(0,0));
可以生成hog descriptors，把它保存到文件中
for(int j=0;j<3780;j++)
fprintf(f,"%f,",descriptors[j]);
3.利用SVM进行训练和分类，可得到权重系数，即getDefaultPeopleDetector()函数中调用的
检测　算子 detector[]