用opencv实现自己训练HOG+SVM[行人检测]总结！

【行人检测】利用HOG+SVM训练模型步骤：

    1.准备样本

    2.提取hog特征

    3. 训练SVM分类器

    4.利用SVM训练的分类器，进行检测

1.原始数据集：  INRIAPerson训练集下载：原始数据集

    因为原始数据集比较乱，所以需要对原始数据集进行裁剪，下面是对原始数据集里面负例数据集裁剪图片的例程：

#include<fstream>//fstream
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp> //  hog
#include<opencv2/ml/ml.hpp> //SVM
#include<iostream>
#include<time.h>
#include<stdlib.h>

using namespace std;
using namespace cv;
//using namespace ml;

#define PosNum 614
#define NegNum 1218
#define cropNegNum 1218
//