HOG特征检测+svm C++

HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征检测是一种计算机视觉技术，可以用于目标检测。SVM（Support Vector Machine）是一种常用的机器学习算法，可以用于分类问题。将两者结合起来可以实现目标检测。

下面是使用HOG特征检测和SVM分类器实现目标检测的C++代码示例：

1. 首先需要引入OpenCV库，并定义包含正样本和负样本的文件夹路径。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

string pos_path = "path/to/positive/samples";
string neg_path = "path/to/negative/samples";

2. 定义HOG特征检测器和SVM分类器。

HOGDescriptor hog;
SVM svm;

3. 训练SVM分类器。

Mat train_data, train_labels;
vector<string> pos_files, neg_files;

// 读取正样本图像
glob(pos_path, pos_files);
for (size_t i = 0; i < pos_files.size(); i++) {
    Mat img = imread(pos_files[i]);
    if (img.empty()) continue;
    resize(img, img, Size(64, 128)); // 调整图像大小
    vector<float> descriptors;
    hog.compute(img, descriptors); // 计算HOG特征
    train_data.push_back(Mat(descriptors).t()); // 将HOG特征转换为行向量
    train_labels.push_back(1); // 正样本标签为1
}

// 读取负样本图像
glob(neg_path, neg_files);
for (size_t i = 0; i < neg_files.size(); i++) {
    Mat img = imread(neg_files[i]);
    if (img.empty()) continue;
    resize(img, img, Size(64, 128)); // 调整图像大小
    vector<float> descriptors;
    hog.compute(img, descriptors); // 计算HOG特征
    train_data.push_back(Mat(descriptors).t()); // 将HOG特征转换为行向量
    train_labels.push_back(-1); // 负样本标签为-1
}

// 训练SVM分类器
svm.train(train_data, ROW_SAMPLE, train_labels);

4. 使用训练好的SVM分类器进行目标检测。

Mat img = imread("path/to/test/image");
resize(img, img, Size(64, 128)); // 调整图像大小
vector<float> descriptors;
hog.compute(img, descriptors); // 计算HOG特征
Mat sample = Mat(descriptors).t(); // 将HOG特征转换为行向量
float response = svm.predict(sample); // 使用SVM分类器进行预测
if (response > 0) {
    cout << "Object detected!" << endl;
} else {
    cout << "No object detected." << endl;
}

以上就是使用HOG特征检测和SVM分类器实现目标检测的C++代码示例。需要注意的是，样本的数量和质量对训练和检测的效果有重要影响，需要根据具体情况进行调整。