OpenCV实践之路——行人检测

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行人检测是视觉领域很热也很有用的一个主题，特别是在无人驾驶中，行人检测的重要性不言而喻。

在之前进行了人脸检测之后，行人检测就显得简单多了。过程大致与人脸检测一样，都是先加载分类器，然后进行多尺度检测。就偷懒不再赘述。感兴趣的可以看人脸检测的这一篇文章：OpenCV实践之路——人脸检测（C++/Python）

这里只是把代码放在这里，没几行，而且都有着注释：

#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;
	vector<Rect> people;
	img = imread("xingren.jpg",1);

	//定义HOG对象，采用默认参数，或者按照下面的格式自己设置
	HOGDescriptor defaultHog;
		//(cv::Size(64, 128), cv::Size(16, 16), cv::Size(8, 8), 
								//cv::Size(8, 8),9, 1, -1, 
								//cv::HOGDescriptor::L2Hys, 0.2, true, 
								//cv::HOGDescriptor::DEFAULT_NLEVELS);

	//设置SVM分类器，用默认分类器
	defaultHog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());

	//对图像进行多尺度行人检测，返回结果为矩形框
	defaultHog.detectMultiScale(img, people,0,Size(8,8),Size(0,0),1.03,2);

	//画长方形，框出行人
	for (int i = 0; i < people.size(); i++)
	{
		Rect r = people[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(0);

	return 0;
}

OpenCV实践之路——行人检测

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原文地址：http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/51255253