SVM+HOG：利用训练好的XML进行行人检测（检测效果）

说明：HOG+SVM生成的.xml文件不能用人脸的代码进行测试效果，必须用下面的代码才能测试代码。

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include <opencv2/ml/ml.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

//继承自CvSVM的类，因为生成setSVMDetector()中用到的检测子参数时，需要用到训练好的SVM的decision_func参数，
//但通过查看CvSVM源码可知decision_func参数是protected类型变量，无法直接访问到，只能继承之后通过函数访问
class MySVM : public CvSVM
{
public:
//获得SVM的决策函数中的alpha数组
double * get_alpha_vector()
{
return this->decision_func->alpha;
}

//获得SVM的决策函数中的rho参数,即偏移量
float get_rho()
{
return this->decision_func->rho;
}
};

int main()
{
//检测窗口(64,128),块尺寸(16,16),块步长(8,8),cell尺寸(8,8),直方图bin个数9
HOGDescriptor hog(Size(64,128),Size(16,16),Size(8,8),Size(8,8),9);//HOG检测器，用来计算HOG描述子的
int DescriptorDim;//HOG描述子的维数，由图片大小、检测窗口大小、块大小、细胞单元中直方图bin个数决定
MySVM svm;//SVM分类器

svm.load("SVM_HOG_2400PosINRIA_12000Neg_HardExample.xml");//从XML文件读取训练好的SVM模型

/*************************************************************************************************
线性SVM训练完成后得到的XML文件里面，有一个数组，叫做support vector，还有一个数组，叫做alpha,有一个浮点数，叫做rho;
将alpha矩阵同support vector相乘，注意，alpha*supportVector,将得到一个列向量。之后，再该列向量的最后添加一个元素rho。
如此，变得到了一个分类器，利用该分类器，直接替换opencv中行人检测默认的那个分类器（cv::HOGDescriptor::setSVMDetector()），
就可以利用你的训练样本训练出来的分类器进行行人检测了。
***************************************************************************************************/
DescriptorDim = svm.get_var_count();//特征向量的维数，即HOG描述子的维数
int supportVectorNum = svm.get_support_vector_count();//支持向量的个数
cout<<"支持向量个数："<<supportVectorNum<<endl;

Mat alphaMat = Mat::zeros(1, supportVectorNum, CV_32FC1);//alpha向量，长度等于支持向量个数
Mat supportVectorMat = Mat::zeros(supportVectorNum, DescriptorDim, CV_32FC1);//支持向量矩阵
Mat resultMat = Mat::zeros(1, DescriptorDim, CV_32FC1);//alpha向量乘以支持向量矩阵的结果

//将支持向量的数据复制到supportVectorMat矩阵中
for(int i=0; i<supportVectorNum; i++)
{
const float * pSVData = svm.get_support_vector(i);//返回第i个支持向量的数据指针
for(int j=0; j<DescriptorDim; j++)
{
supportVectorMat.at<float>(i,j) = pSVData[j];
}
}

//将alpha向量的数据复制到alphaMat中
double * pAlphaData = svm.get_alpha_vector();//返回SVM的决策函数中的alpha向量
for(int i=0; i<supportVectorNum; i++)
{
alphaMat.at<float>(0,i) = pAlphaData[i];
}

//计算-(alphaMat * supportVectorMat),结果放到resultMat中
//gemm(alphaMat, supportVectorMat, -1, 0, 1, resultMat);//不知道为什么加负号？
resultMat = -1 * alphaMat * supportVectorMat;

//得到最终的setSVMDetector(const vector<float>& detector)参数中可用的检测子
vector<float> myDetector;
//将resultMat中的数据复制到数组myDetector中
for(int i=0; i<DescriptorDim; i++)
{
myDetector.push_back(resultMat.at<float>(0,i));
}
//最后添加偏移量rho，得到检测子
myDetector.push_back(svm.get_rho());
cout<<"检测子维数："<<myDetector.size()<<endl;
//设置HOGDescriptor的检测子
HOGDescriptor myHOG;
myHOG.setSVMDetector(myDetector);
//myHOG.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());

//保存检测子参数到文件
ofstream fout("HOGDetectorForOpenCV.txt");
for(int i=0; i<myDetector.size(); i++)
{
fout<<myDetector[i]<<endl;
}

/**************读入图片进行HOG行人检测******************/
Mat src = imread("Test.jpg");
vector<Rect> found, found_filtered;//矩形框数组
cout<<"进行多尺度HOG人体检测"<<endl;
myHOG.detectMultiScale(src, found, 0, Size(8,8), Size(32,32), 1.05, 2);//对图片进行多尺度行人检测
cout<<"找到的矩形框个数："<<found.size()<<endl;

//找出所有没有嵌套的矩形框r,并放入found_filtered中,如果有嵌套的话,则取外面最大的那个矩形框放入found_filtered中
for(int i=0; i < found.size(); i++)
{
Rect r = found[i];
int j=0;
for(; j < found.size(); j++)
if(j != i && (r & found[j]) == r)
break;
if( j == found.size())
found_filtered.push_back(r);
}

//画矩形框，因为hog检测出的矩形框比实际人体框要稍微大些,所以这里需要做一些调整
for(int i=0; i<found_filtered.size(); i++)
{
Rect r = found_filtered[i];
r.x += cvRound(r.width*0.1);
r.width = cvRound(r.width*0.8);
r.y += cvRound(r.height*0.07);
r.height = cvRound(r.height*0.8);
rectangle(src, r.tl(), r.br(), Scalar(0,255,0), 3);
}

//imwrite("ImgProcessed.jpg",src);
namedWindow("src",0);
imshow("src",src);
waitKey(0);//注意：imshow之后必须加waitKey，否则无法显示图像

///******************读入单个64*128的测试图并对其HOG描述子进行分类*********************/
////读取测试图片(64*128大小)，并计算其HOG描述子
//Mat testImg = imread("noperson000026.jpg");
//vector<float> descriptor;
//hog.compute(testImg,descriptor,Size(8,8));//计算HOG描述子，检测窗口移动步长(8,8)
b578

//Mat testFeatureMat = Mat::zeros(1,3780,CV_32FC1);//测试样本的特征向量矩阵
////将计算好的HOG描述子复制到testFeatureMat矩阵中
//for(int i=0; i<descriptor.size(); i++)
//  testFeatureMat.at<float>(0,i) = descriptor[i];

////用训练好的SVM分类器对测试图片的特征向量进行分类
//int result = svm.predict(testFeatureMat);//返回类标
//cout<<"分类结果："<<result<<endl;
system("pause");
}

运行结果图：