//?Pedestriandetection.cpp?:?定義控制臺(tái)應(yīng)用程序的入口點(diǎn)。
//

#include?“stdafx.h“

#include?
#include?
#include?
#include?
#include?
#include?
#include?

#include?
#include
#include?
#include?
#include?“opencv2/video/background_segm.hpp“
#include?

using?namespace?std;
using?namespace?cv;

#define?PosSamNO?2400??//正樣本個(gè)數(shù)
#define?NegSamNO?12660????//負(fù)樣本個(gè)數(shù)

#define?TRAIN?false???//是否進(jìn)行訓(xùn)練true表示重新訓(xùn)練，false表示讀取xml文件中的SVM模型
#define?CENTRAL_CROP?true???//true:訓(xùn)練時(shí)，對(duì)96*160的INRIA正樣本圖片剪裁出中間的64*128大小人體

//HardExample：負(fù)樣本個(gè)數(shù)。如果HardExampleNO大于0，表示處理完初始負(fù)樣本集后，繼續(xù)處理HardExample負(fù)樣本集。
//不使用HardExample時(shí)必須設(shè)置為0，因?yàn)樘卣飨蛄烤仃嚭吞卣黝悇e矩陣的維數(shù)初始化時(shí)用到這個(gè)值
#define?HardExampleNO?0??

void?press（HOGDescriptor?&myHOG?Mat?src）;
//繼承自CvSVM的類，因?yàn)樯蓅etSVMDetector（）中用到的檢測(cè)子參數(shù)時(shí)，需要用到訓(xùn)練好的SVM的decision_func參數(shù)，
//但通過(guò)查看CvSVM源碼可知decision_func參數(shù)是protected類型變量，無(wú)法直接訪問到，只能繼承之后通過(guò)函數(shù)訪問
class?MySVM?:?public?CvSVM
{
public:
	//獲得SVM的決策函數(shù)中的alpha數(shù)組??
	double?*?get_alpha_vector（）
	{

		return?this->decision_func->alpha;
	}

	//獲得SVM的決策函數(shù)中的rho參數(shù)即偏移量??
	float?get_rho（）
	{
		return?this->decision_func->rho;
	}
};



int?main（）
{
	//檢測(cè)窗口（64128）塊尺寸（1616）塊步長(zhǎng)（88）cell尺寸（88）直方圖bin個(gè)數(shù)9
	HOGDescriptor?hog（Size（64?128）?Size（16?16）?Size（8?8）?Size（8?8）?9）;//HOG檢測(cè)器，用來(lái)計(jì)算HOG描述子的
	int?DescriptorDim;//HOG描述子的維數(shù)，由圖片大小、檢測(cè)窗口大小、塊大小、細(xì)胞單元中直方圖bin個(gè)數(shù)決定
	MySVM?svm;//SVM分類器

	//若TRAIN為true，重新訓(xùn)練分類器
	if?（TRAIN）
	{
		string?ImgName;//圖片名（絕對(duì)路徑）
		ifstream?finPos（“E:\\項(xiàng)目\\數(shù)字圖像處理\\INRIAPerson\\INRIAPerson\\96X160H96\\Train\\INRIAPerson96X160PosList.txt“）;//正樣本圖片的文件名列表
		//ifstream?finPos（“PersonFromVOC2012List.txt“）;//正樣本圖片的文件名列表
		ifstream?finNeg（“E:\\項(xiàng)目\\數(shù)字圖像處理\\INRIAPerson\\INRIAPerson\\NoPersonFromINRIAList.txt“）;//負(fù)樣本圖片的文件名列表

		Mat?sampleFeatureMat;//所有訓(xùn)練樣本的特征向量組成的矩陣，行數(shù)等于所有樣本的個(gè)數(shù)，列數(shù)等于HOG描述子維數(shù)	
		Mat?sampleLabelMat;//訓(xùn)練樣本的類別向量，行數(shù)等于所有樣本的個(gè)數(shù)，列數(shù)等于1；1表示有人，-1表示無(wú)人


		//依次讀取正樣本圖片，生成HOG描述子
		for?（int?num?=?0;?num		{
			cout?<			//ImgName?=?“D:\\DataSet\\PersonFromVOC2012\\“?+?ImgName;//加上正樣本的路徑名
			ImgName?=?“E:\\項(xiàng)目\\數(shù)字圖像處理\\INRIAPerson\\INRIAPerson\\96X160H96\\Train\\pos\\“?+?ImgName;//加上正樣本的路徑名
			Mat?src?=?imread（ImgName）;//讀取圖片
			if?（CENTRAL_CROP）
				src?=?src（Rect（16?16?64?128））;//將96*160的INRIA正樣本圖片剪裁為64*128，即剪去上下左右各16個(gè)像素
			//resize（srcsrcSize（64128））;

			vector?descriptors;//HOG描述子向量
			hog.compute（src?descriptors?Size（8?8））;//計(jì)算HOG描述子，檢測(cè)窗口移動(dòng)步長(zhǎng)（88）
			//
			cout?<riptors.size（）?<
			//處理第一個(gè)樣本時(shí)初始化特征向量矩陣和類別矩陣，因?yàn)橹挥兄懒颂卣飨蛄康木S數(shù)才能初始化特征向量矩陣
			if?（0?==?num）
			{
				DescriptorDim?=?descriptors.size（）;//HOG描述子的維數(shù)
				//初始化所有訓(xùn)練樣本的特征向量組成的矩陣，行數(shù)等于所有樣本的個(gè)數(shù)，列數(shù)等于HOG描述子維數(shù)sampleFeatureMat
				sampleFeatureMat?=?Ma

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2019-03-25?00:41??行人檢測(cè)工程文件\
?????目錄???????????0??2019-03-25?00:40??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\
?????目錄???????????0??2019-03-25?00:40??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Debug\
?????文件??????184320??2018-05-18?19:50??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Debug\Pedestriandetection.exe
?????文件??????960104??2018-05-18?19:50??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Debug\Pedestriandetection.ilk
?????文件?????3165184??2018-05-18?19:50??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Debug\Pedestriandetection.pdb
?????文件???????44073??2018-05-18?19:51??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\HOGDetectorForOpenCV.txt
?????目錄???????????0??2019-03-25?00:40??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\
?????目錄???????????0??2019-03-25?00:40??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Debug\
?????目錄???????????0??2019-03-25?00:40??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Debug\Pedestri.EA9A9B55.tlog\
?????文件???????13766??2018-05-18?19:50??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Debug\Pedestri.EA9A9B55.tlog\CL.read.1.tlog
?????文件????????1384??2018-05-18?19:50??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Debug\Pedestri.EA9A9B55.tlog\CL.write.1.tlog
?????文件?????????169??2018-05-18?19:50??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Debug\Pedestri.EA9A9B55.tlog\Pedestriandetection.lastbuildstate
?????文件????????1878??2018-05-18?19:50??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Debug\Pedestri.EA9A9B55.tlog\cl.command.1.tlog
?????文件????????2438??2018-05-18?19:50??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Debug\Pedestri.EA9A9B55.tlog\link.command.1.tlog
?????文件????????5028??2018-05-18?19:50??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Debug\Pedestri.EA9A9B55.tlog\link.read.1.tlog
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?????文件???????11194??2018-05-13?10:24??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Debug\stdafx.obj
?????文件??????756736??2018-05-18?19:50??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Debug\vc120.idb
?????文件?????1781760??2018-05-18?19:50??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Debug\vc120.pdb
?????文件???????13053??2018-05-18?19:51??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Pedestriandetection.cpp
?????文件????????4672??2018-05-13?10:24??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Pedestriandetection.vcxproj
?????文件????????1326??2018-05-13?10:19??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Pedestriandetection.vcxproj.filters
?????文件????????1594??2018-05-13?10:19??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\ReadMe.txt
?????文件?????????225??2018-05-13?10:19??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\stdafx.cpp
?????文件?????????234??2018-05-13?10:19??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\stdafx.h
?????文件?????????236??2018-05-13?10:19??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\targetver.h
?????文件??????????44??2018-05-18?19:47??行人檢測(cè)工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection.opensdf
............此處省略20個(gè)文件信息