void detect_thread() { Mat frame; HOGDescriptor hog; // 初始化方向梯度直方图描述子 hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); // 采用已经训练好的行人检测分类器 vector<Rect> regions; Track_Msg track; while(1){ mtx_orig.lock(); if (orig.empty()){ mtx_orig.unlock(); continue; } else { resize(orig, frame, cv::Size(400, 300));//缩放图像 mtx_orig.unlock(); } hog.detectMultiScale(frame, regions, 0, Size(4, 4), Size(8, 8), 1.05, 1); // 扫描图像 Pic_Track(frame, regions, track); if(track.direct != "None"){ cout << track.M[0] << ' ' << track.M[1] << ' ' << track.direct << endl; data_share(track); } putText(frame,"w/2:"+to_string(int(track.w/2))+" h/2:"+to_string(int(track.h/2)),{0, 30},FONT_HERSHEY_TRIPLEX,1,(0, 0, 0),1); for (size_t i = 0; i < regions.size(); i++) rectangle(frame, regions[i], cv::Scalar(0, 0, 255), 2); putText(frame,"dx:"+to_string(track.dx)+" dy:"+to_string(track.dy)+" "+track.direct,{0, track.height-10},FONT_HERSHEY_TRIPLEX,1,(255, 0, 0),1); imshow("frame", frame); waitKey(30); } }

这是一个使用 OpenCV 库和 HOG 特征描述子实现行人检测的代码。具体实现步骤如下：

1. 初始化 HOG 特征描述子，并设置行人检测分类器。

2. 使用多尺度滑动窗口扫描图像，检测出可能包含行人的区域。

3. 对检测出的区域进行跟踪，并计算出行人在图像中的位置和运动方向。

4. 将检测结果进行可视化，包括在图像上绘制矩形框和文本信息。

5. 显示检测结果并等待用户按下键盘。

这段代码可以作为线程运行，不断读取视频流或者摄像头输入，实时进行行人检测。需要注意的是，该代码只能检测行人，如果需要检测其他目标，需要重新训练 HOG 分类器。

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cv2.HOGDescriptor源码

好的，让我来简单地介绍一下OpenCV中HOGDescriptor的源码实现。

在OpenCV中，HOGDescriptor是一个用于计算图像的方向梯度直方图(HOG)特征的类。它的实现代码主要分为以下几个部分：

1. 初始化函数

HOGDescriptor类的初始化函数包含了许多参数，其中包括窗口大小、块大小、块步长、细胞大小等。这些参数用于指定HOG特征计算的方法和参数。

2. 计算HOG特征

计算图像的HOG特征是HOGDescriptor类最主要的功能，也是实现代码中最复杂的部分。在计算HOG特征的过程中，需要将图像分成若干个小块，对每个小块计算其HOG特征，并将所有小块的HOG特征拼接成一个大的特征向量。

具体地，计算HOG特征的步骤如下：

（1）将图像分成若干个小块，每个小块的大小为cellSize；

（2）对每个小块计算其方向梯度直方图，方向梯度直方图的bins数目由参数nBins指定；

（3）将相邻的若干个小块组成一个块，块的大小为blockSize，块的步长为blockStride；

（4）对每个块的HOG特征进行L2归一化；

（5）将所有块的HOG特征拼接成一个大的特征向量。

3. 计算SVM分类器

HOGDescriptor类中还包含了一个train函数，用于训练SVM分类器。这个函数将训练数据转换成HOG特征向量，并使用SVM进行分类器训练。

4. 检测目标

HOGDescriptor类中的detect函数用于在图像中检测目标。这个函数将图像分成若干个小块，对每个小块计算其HOG特征，并使用SVM分类器进行目标检测。

以上就是HOGDescriptor类的主要实现内容。如果你想了解更多关于HOG特征的原理和OpenCV中的实现，可以参考以下链接：

https://docs.opencv.org/master/d5/d33/structcv_1_1HOGDescriptor.html

https://www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients/

HOG特征检测算法函数

HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征检测是一种常用的目标检测方法，具体流程包括图像预处理、计算梯度和方向直方图、块归一化等步骤。下面是一个使用OpenCV实现HOG特征检测的函数示例：

import cv2

def detect_hog(image):
    hog = cv2.HOGDescriptor()
    hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

    # resize image to a fixed size
    image = cv2.resize(image, (64, 128))

    # calculate HOG features
    hog_features = hog.compute(image)

    # detect objects using SVM
    _, detection = hog.detectMultiScale(image)

    return detection

在上面的示例中，我们首先创建一个HOGDescriptor对象，并设置为默认的行人检测器。然后，我们将输入图像调整为固定的大小，计算其HOG特征，并使用SVM检测目标。最后，我们返回检测到的目标框的列表。