本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。其实使用起来是很简单的，从后面的代码就可以看出来。本文参考的资料为opencv自带的sample。
&　 关于opencv中hog的源码分析，可以参考本人的另一篇博客：
　　开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCreator2.5.
　　实验功能：
　　单击Open
Image按钮，选择需要进行人检测的一张图片，确定后自动显示出来。该图片的大小没限制。
　　单击People
Detect按钮，则程序会自动对该图片进行行人检测，且将检测到的效果显示出来，即用1个矩形框将行人框出来。
　　单击Close按钮，退出程序。
　　实验说明：
hog描述子在opencv中为HOGDescriptor。
可以调用该描述子setSVMDetector方法给用于对hog特征进行分类的svm模型的系数赋值，这里的参数为HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()时表示采用系统默认的参数，因为这些参数是用很多图片训练而来的。　　
对输入图片进行行人检测时由于图片的大小不一样，所以要用到多尺度检测。这里是用hog类的方法detectMultiScale。参数解释如下：
HOGDescriptor::detectMultiScale(const
GpuMat&&img,
vector&Rect&&&found_locations,
doublehit_threshold=0,
Size&win_stride=Size(),
Size&padding=Size(),
double&scale0=1.05,
int&group_threshold=2)
　　该函数表示对输入的图片img进行多尺度行人检测&img为输入待检测的图片；found_locations为检测到目标区域列表；参数3为程序内部计算为行人目标的阈值，也就是检测到的特征到SVM分类超平面的距离;参数4为滑动窗口每次移动的距离。它必须是块移动的整数倍；参数5为图像扩充的大小；参数6为比例系数，即滑动窗口每次增加的比例；参数7为组阈值，即校正系数，当一个目标被多个窗口检测出来时，该参数此时就起了调节作用，为0时表示不起调节作用。
最后对检测出来的目标矩形框，要采用一些方法处理，比如说2个目标框嵌套着，则选择最外面的那个框。
因为hog检测出的矩形框比实际人体框要稍微大些,所以需要对这些矩形框大小尺寸做一些调整。
实验结果：
图片1效果：
图片2效果：
图片3效果：
图片4效果：
实验主要部分代码(附录有工程code下载链接)：
#include &dialog.h&
#include &ui_dialog.h&
#include &QtCore&
#include &QtGui&
Dialog::Dialog(QWidget *parent) :
QDialog(parent),
ui(new Ui::Dialog)
ui-&setupUi(this);
Dialog::~Dialog()
void Dialog::on_openButton_clicked()
QString img_mame = QFileDialog::getOpenFileName(this, &Open img&, &../people&, tr(&Image Files(*.png *.jpg *.bmp *.jpeg)&));
img = imread( img_mame.toAscii().data() );
imwrite(&../hog_test.jpg&, img);
ui-&textBrowser-&setFixedSize(img.cols, img.rows);
ui-&textBrowser-&append(&&img src=../hog_test.jpg&&);
void Dialog::on_detectButton_clicked()
vector&Rect& found, found_
cv::HOGDescriptor people_dectect_
//采用默认的已经训练好了的svm系数作为此次检测的模型
people_dectect_hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());
//对输入的图片img进行多尺度行人检测
//img为输入待检测的图片；found为检测到目标区域列表；参数3为程序内部计算为行人目标的阈值，也就是检测到的特征到SVM分类超平面的距离;
//参数4为滑动窗口每次移动的距离。它必须是块移动的整数倍；参数5为图像扩充的大小；参数6为比例系数，即测试图片每次尺寸缩放增加的比例；
//参数7为组阈值，即校正系数，当一个目标被多个窗口检测出来时，该参数此时就起了调节作用，为0时表示不起调节作用。
people_dectect_hog.detectMultiScale(img, found, 0, Size(8, 8), Size(32, 32), 1.05, 2);
//从源码中可以看出:
//#define __SIZE_TYPE__ long unsigned int
//typedef __SIZE_TYPE__ size_t;
//因此,size_t是一个long unsigned int类型
for (i = 0; i & found.size(); i++ )
Rect r = found[i];
//下面的这个for语句是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(j = 0; j &found.size(); j++)
if(j != i && (r&found[j])==r)
if(j == found.size())
found_filtered.push_back(r);
//在图片img上画出矩形框,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(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(img, r.tl(), r.br(), Scalar(0, 255, 0), 3);
imwrite(&../hog_test_result.jpg&, img);
ui-&textBrowser-&clear();
ui-&textBrowser-&append(&&img src=../hog_test_result.jpg&&);
void Dialog::on_closeButton_clicked()
实验总结：
从实验的结果来看，图片检测的准确率一般，当人体遮挡情况比较严重，且背景比较复杂时，有些误检和漏检。不过程序的检查速度还行，因为源码中用做了些优化处理。
作者：tornadomeet 出处：/tornadomeet 欢迎转载或分享，但请务必声明文章出处。 （新浪微博：tornadomeet,欢迎交流！）
参考知识库
* 以上用户言论只代表其个人观点，不代表CSDN网站的观点或立场
访问：36774次
排名：千里之外
原创：17篇
转载：90篇
评论：12条
(7)(1)(2)(1)(1)(4)(11)(1)(6)(7)(12)(3)(1)(5)(4)(9)(7)(2)(5)(18)(9)基于OpenCV的行人检测系统的实现--《电子科技大学》2012年硕士论文
基于OpenCV的行人检测系统的实现
【摘要】：在计算机视觉领域,行人检测受到越来越多的科研人员的关注。概括地讲,行人检测是指对由摄像头实时获取的视频图像序列进行自动分析,判断其中是否存在行人,若存在,则将其用某种方式标注出来,这样就可以提示人们进行下一步的操作。行人检测有着非常广泛的应用背景,比如常见的汽车安全辅助系统,利用行人检测系统检测出行人,提前通知车主有危险并作出下一步的反应；另外几种常见的应用就是城市道路的智能交通监控系统、酒店大厅的监控系统等等。
行人检测是一个比较有难度的研究方向,原因有以下几点：背景环境的多样性、光照的多样性、行人可能部分重叠在一起、行人可能处于不同的姿势、人的大小、肤色、服饰的多样性等等。所有以上这些因素给行人检测的发展带来了极大的挑战。不过经过多年的发展,行人检测取得了长足的进步,很多研究学者提出了越来越先进的算法来提高检测的速度和精度。
本文并没有主要从算法的角度来研究行人检测以提升其检测速度、精度等,而是利用一系列工具构造了一个完整的行人检测系统。本文提取样本图像的Haar特征,运用AdaBoost算法来训练分类器,将此分类器应用到行人检测系统中,以此来区分视频中的行人和非行人。
本文主要的研究内容有：
1,利用MFC和OpenCV工具在VC6.0的环境下搭建起整个系统的软件界面,支持本地AVI视频文件和摄像头捕捉到的视频输入,提供打开、播放、暂停、检测、退出等等按钮的功能。
2,离线训练分类器。提取样本图像的Haar特征,利用AdaBoost算法训练正样本和负样本,得到两个分类器,分别用于检测正面背面行人和侧面行人。
3,将训练得到的双分类器应用到行人检测系统中,通过输入不同的视频源,以检测此系统的实际效果。
通过实验可以看出,此基于OpenCV开发的行人检测系统能较好的区分出行人和非行人,可以把这个系统直接应用到对精度要求不是很高的应用场合中,比如酒店大厅里的监控系统等等。
【关键词】：
【学位授予单位】：电子科技大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：TP391.41【目录】：
摘要4-5ABSTRACT5-12第一章 引言12-18 1.1 研究背景与意义12-13 1.2 视频监控概述13-14
1.2.1 智能视频监控的发展13-14
1.2.2 智能视频监控的主要研究内容14 1.3 行人检测14-15 1.4 国内外研究现状15-16 1.5 论文主要内容及结构安排16-18第二章 理论基础18-30 2.1 模式识别18-20 2.2 HAAR特征20-25
2.2.1 Haar特征的计算20-25 2.3 ADABOOST算法25-30
2.3.1 Discrete AdaBoost27-28
2.3.2 Real AdaBoost28
2.3.3 LogitBoost28-29
2.3.4 Gentle AdaBoost29-30第三章 系统软件界面的设计30-39 3.1 MFC简介30-31 3.2 核心数据结构31-36 3.3 软件界面及实现功能36-39第四章 OPENCV与分类器39-53 4.1 OPENCV39-41 4.2 HAAR分类器的训练流程41-47
4.2.1 总体框架42-43
4.2.2 样本准备43-45
4.2.3 训练过程45-47 4.3 验证算法47-48 4.4 双分类器设计48-53第五章 总结与展望53-54 5.1 本文工作总结53 5.2 未来工作展望53-54致谢54-56参考文献56-58附录58-69攻硕期间取得的研究成果69
欢迎：、、)
支持CAJ、PDF文件格式
【参考文献】
中国期刊全文数据库
王亮,胡卫明,谭铁牛;[J];计算机学报;2002年03期
余腊生;刘勇;;[J];计算机工程与设计;2009年16期
李子青;;[J];中国安防;2007年03期
中国博士学位论文全文数据库
焦波;[D];国防科学技术大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库
邹依峰;[D];中国科学技术大学;2011年
吴晓阳;[D];浙江大学;2008年
杨灯峰;[D];苏州大学;2009年
【共引文献】
中国期刊全文数据库
姚能民,刘西拉;[J];四川建筑科学研究;2005年02期
邵立群;唐勇;;[J];中国安防产品信息;2006年04期
刘强;[J];安徽卫生职业技术学院学报;2003年02期
卫国标;[J];安徽水利水电职业技术学院学报;2005年02期
李宝林;;[J];办公自动化;2010年22期
李毓辉,郭群山;[J];兵工自动化;2004年02期
张明珠;[J];北京工业职业技术学院学报;2004年04期
傅莉,方帅,徐心和;[J];兵工学报;2005年06期
刘相术;杨庆东;;[J];北京机械工业学院学报;2006年01期
邓在雄,赵惠清;[J];北京化工大学学报(自然科学版);2004年06期
中国重要会议论文全文数据库
刘善磊;张亮;;[A];江苏省测绘学会2011年学术年会论文集[C];2011年
唐晓丹;苗振江;;[A];第十三届全国信号处理学术年会（CCSP-2007）论文集[C];2007年
邹博;秦亚丽;;[A];中国钢结构协会第五次全国会员代表大会暨学术年会论文集[C];2007年
杜新喜;吴艳姣;谭美超;胡国勇;;[A];钢结构工程研究（七）——中国钢结构协会结构稳定与疲劳分会2008年学术交流会论文集[C];2008年
杜江;戴海峰;魏学哲;;[A];2007年APC联合学术年会论文集[C];2007年
梁怀宗;华庆一;;[A];第四届和谐人机环境联合学术会议论文集[C];2008年
孙超;冯志全;李扬;张明敏;张文杰;潘志庚;;[A];第六届和谐人机环境联合学术会议（HHME2010)、第19届全国多媒体学术会议（NCMT2010）、第6届全国人机交互学术会议（CHCI2010）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2010）论文集[C];2010年
傅莉;徐心和;;[A];2005中国控制与决策学术年会论文集（上）[C];2005年
王智灵;张硕奇;路婷婷;陈宗海;罗杨宇;李成荣;;[A];'2008系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2008年
孙常胜;陈瑞平;孙涛;;[A];2011年全国电子信息技术与应用学术会议论文集[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库
常艳艳;[D];哈尔滨工程大学;2010年
孙超;[D];浙江大学;2010年
王选贺;[D];浙江大学;2011年
洪东明;[D];中国地质大学（北京）;2011年
马增强;[D];北京交通大学;2011年
李娟;[D];北京交通大学;2010年
朱淑亮;[D];山东大学;2011年
刘献如;[D];中南大学;2011年
刘亚辉;[D];北京邮电大学;2011年
赵海勇;[D];西安电子科技大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库
张娟;[D];郑州大学;2010年
杨秀成;[D];哈尔滨工程大学;2010年
李阳;[D];哈尔滨工程大学;2010年
杨培科;[D];哈尔滨工程大学;2010年
周建军;[D];哈尔滨工程大学;2010年
韩续红;[D];哈尔滨工程大学;2010年
肖云云;[D];哈尔滨工程大学;2010年
李松;[D];哈尔滨工程大学;2010年
卢士鹏;[D];大连理工大学;2010年
修建竹;[D];大连理工大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库
王华伟;李翠华;施华;韦凤梅;;[J];兵工学报;2006年03期
祁大勇，韩月秋;[J];北京理工大学学报;1996年04期
邱德润;朱明旱;伍宗富;;[J];湖南文理学院学报(自然科学版);2007年01期
董华军;廖敏夫;邹积岩;邱红辉;周正阳;;[J];电工技术学报;2007年08期
;[J];电脑开发与应用;2007年10期
周奇;张永光;徐健健;;[J];电子测量技术;2007年01期
朱仲杰,蒋刚毅,郁梅,王让定,吴训威;[J];电子学报;2003年09期
魏志强;纪筱鹏;冯业伟;;[J];电子学报;2005年12期
淦文燕;李德毅;王建民;;[J];电子学报;2006年02期
管业鹏;顾伟康;;[J];电子学报;2006年04期
中国博士学位论文全文数据库
陈功;[D];中国科学技术大学;2008年
焦波;[D];国防科学技术大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库
王海彬;[D];南京气象学院;2004年
【相似文献】
中国期刊全文数据库
程哲;陈和平;;[J];四川兵工学报;2009年11期
张进猛;张进秋;;[J];软件导刊;2010年01期
程建璞;项辉宇;;[J];机械设计与制造;2010年11期
周世威;寇力强;谭相录;;[J];电脑编程技巧与维护;2011年08期
周世威;;[J];软件;2011年02期
方玫;;[J];北京教育学院学报(自然科学版);2011年01期
秦保华;张海;;[J];现代计算机(专业版);2007年08期
魏怡;何一伟;倪海峰;;[J];中国水运(下半月);2009年03期
江林升;;[J];电脑编程技巧与维护;2009年11期
齐金山;;[J];淮阴师范学院学报(自然科学版);2009年03期
中国重要会议论文全文数据库
郑国荣;熊昌镇;张彦;;[A];中国计量协会冶金分会2010年会论文集[C];2010年
王强;刘建丽;;[A];逻辑学及其应用研究——第四届全国逻辑系统、智能科学与信息科学学术会议论文集[C];2008年
王福斌;刘杰;陈至坤;刘阔;潘晓娣;;[A];2009中国仪器仪表与测控技术大会论文集[C];2009年
谭彩凤;邢座程;田海军;;[A];中国电子学会第十六届信息论学术年会论文集[C];2009年
曹志刚;李宇成;;[A];全国冶金自动化信息网2010年年会论文集[C];2010年
;[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
柳迪;董绪荣;;[A];2011年全国通信安全学术会议论文集[C];2011年
李航;曹云峰;丁萌;;[A];2009年先进光学技术及其应用研讨会论文集（上册）[C];2009年
常俊林;魏巍;梁君燕;;[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
侯宏录;李宁鸟;;[A];2011西部光子学学术会议论文摘要集[C];2011年
中国重要报纸全文数据库
湖南文理学院美术学院
陈国军;[N];美术报;2010年
中国博士学位论文全文数据库
安岳;[D];大连海事大学;2012年
韩露;[D];重庆大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库
陈吉庐;[D];南京理工大学;2010年
汪洵潇;[D];北京交通大学;2011年
曲文博;[D];北京邮电大学;2011年
汤方义;[D];吉林大学;2011年
雷静;[D];西安电子科技大学;2010年
任继军;[D];西北工业大学;2005年
赵世喆;[D];北方工业大学;2006年
胡静波;[D];云南大学;2010年
莫日根;[D];浙江工业大学;2012年
庞文俊;[D];西北工业大学;2006年
&快捷付款方式
&订购知网充值卡
400-819-9993
《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司
同方知网数字出版技术股份有限公司
地址：北京清华大学 84-48信箱 大众知识服务
出版物经营许可证 新出发京批字第直0595号
订购热线：400-819-82499
服务热线：010--
在线咨询：
传真：010-
京公网安备75号&&&&OpenCv行人检测源程序
&OpenCv行人检测源程序
OpenCv行人检测源程序
特别注意：在OpenCv2.4.4+VS2008环境下运行
若举报审核通过，可奖励20下载分
被举报人：
举报的资源分：
请选择类型
资源无法下载
资源无法使用
标题与实际内容不符
含有危害国家安全内容
含有反动色情等内容
含广告内容
版权问题，侵犯个人或公司的版权
*详细原因：
VIP下载&&免积分60元/年（1200次）
您可能还需要
Q.为什么我点的下载下不了，但积分却被扣了
A. 由于下载人数众多，下载服务器做了并发的限制。若发现下载不了，请稍后再试，多次下载是不会重复扣分的。
Q.我的积分不多了，如何获取积分？
A. 获得积分，详细见。
完成任务获取积分。
论坛可用分兑换下载积分。
第一次绑定手机，将获得5个C币，C币可。
关注并绑定CSDNID，送10个下载分
下载资源意味着您已经同意遵守以下协议
资源的所有权益归上传用户所有
未经权益所有人同意，不得将资源中的内容挪作商业或盈利用途
CSDN下载频道仅提供交流平台，并不能对任何下载资源负责
下载资源中如有侵权或不适当内容，
本站不保证本站提供的资源的准确性，安全性和完整性，同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
开发技术下载排行
您当前C币：0&&&可兑换 0 下载积分
兑换下载分:&
消耗C币:0&
立即兑换&&
兑换成功你当前的下载分为 。前去下载资源
你下载资源过于频繁，请输入验证码
如何快速获得积分？
你已经下载过该资源，再次下载不需要扣除积分
OpenCv行人检测源程序
所需积分：0
剩余积分：0
扫描微信二维码精彩活动、课程更新抢先知
VIP会员，免积分下载
会员到期时间：日
剩余下载次数：1000
OpenCv行人检测源程序
剩余次数：&&&&有效期截止到：
你还不是VIP会员VIP会员享免积分 . 专属通道极速下载
VIP下载次数已满VIP会员享免积分 . 专属通道极速下载，请继续开通VIP会员
你的VIP会员已过期VIP会员享免积分 . 专属通道极速下载，请继续开通VIP会员