基于HOG特征的行人检测算法

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;

int main()
{
	bool flag = false;
	/*
	if(argc==1)
	{
		cout<<"There is no input image!\n";
		return 0;
	}
	*/
	
	const char *filename = "F:/VS2010/opencv/opencv/11.jpg";

	cv::Mat image = cv::imread(filename);
	if (image.empty())
	{
		std::cout<<"read image failed"<<std::endl;
	}

	
	// 1. 定义HOG对象
	cv::HOGDescriptor hog; // 采用默认参数
	

	// 2. 设置SVM分类器
	hog.setSVMDetector

	(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());   // 采用已经训练好的行人检测分类器

	// 3. 在测试图像上检测行人区域
	std::vector<cv::Rect> regions;
	hog.detectMultiScale(image, regions, 0, cv::Size(8,8), 

	cv::Size(32,32), 1.05, 1);

	// 显示
	if(regions.size()>0)
	{
		flag = true;
	}

	for (size_t i = 0; i < regions.size(); i++)
	{
		cv::rectangle(image, regions[i], cv::Scalar(0,0,255), 2);
	}

	cv::imshow("hog", image);
	cout<<"flag is :"<<flag<<"人数大概为："<<regions.size()<<endl;
	cv::waitKey(0);

	return 0;
}