写一个用训练好的.xml模型测试图片的代码

以下是一个使用训练好的.xml模型测试图片的Python代码示例：

import cv2

# 加载训练好的xml模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('trained_model.xml')

# 读取测试图片
img = cv2.imread('test_image.jpg')

# 将图片转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 在灰度图像中检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

# 在原始图像中标记人脸位置
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示标记后的图像
cv2.imshow('Detected Faces', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用OpenCV库中的CascadeClassifier类加载训练好的.xml模型，并使用detectMultiScale方法在灰度图像中检测人脸。最后在原始图像中标记人脸位置并显示标记后的图像。

相关问题

请使用opencv4.6 基于训练好的SVM模型做图片行人检测

这里提供一个基于OpenCV 4.6的行人检测示例代码，使用训练好的SVM模型。

首先，需要下载并解压行人检测训练数据集，例如INRIA Person Dataset，将其中的正样本图片存放在一个文件夹中，将负样本图片存放在另一个文件夹中。

然后，需要使用opencv_traincascade工具训练SVM模型。具体步骤如下：

1. 在正负样本图片所在的文件夹中创建一个文件夹，用于存放生成的样本描述文件和训练结果文件。例如，创建一个名为"cascade"的文件夹。

2. 在命令行中运行以下命令，生成正负样本的描述文件：

opencv_createsamples -info positive.txt -vec positive.vec -num 1000 -w 48 -h 96

其中，positive.txt是正样本图片的描述文件，num表示生成的样本数量，w和h表示生成的样本图片的宽度和高度。

3. 运行以下命令，训练SVM模型：

opencv_traincascade -data cascade -vec positive.vec -bg negative.txt -numPos 800 -numNeg 400 -numStages 10 -w 48 -h 96

其中，negative.txt是负样本图片的描述文件，numPos和numNeg分别表示正样本和负样本的数量，numStages表示训练的阶段数，w和h表示样本图片的宽度和高度。

4. 训练完成后，在cascade文件夹中可以找到生成的SVM模型文件，例如cascade/cascade.xml。

下面是使用训练好的SVM模型进行行人检测的示例代码：

import cv2

# 加载SVM模型
svm = cv2.ml.SVM_load("cascade/cascade.xml")

# 加载测试图片
img = cv2.imread("test.jpg")

# 缩放图片
scale = 2
img = cv2.resize(img, (int(img.shape[1]/scale), int(img.shape[0]/scale)))

# 行人检测
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(svm.getSupportVectors())
rects, weights = hog.detectMultiScale(img)

# 绘制检测结果
for i, (x, y, w, h) in enumerate(rects):
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码将SVM模型加载到svm变量中，使用cv2.HOGDescriptor()创建一个HOG描述子对象，然后使用setSVMDetector()方法将SVM模型设置为检测器。最后，使用detectMultiScale()方法进行行人检测，并使用cv2.rectangle()绘制检测结果。

请使用C++17 opencv4.6 基于训练好的SVM模型做图片行人检测

以下是基于训练好的SVM模型进行图片行人检测的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 加载训练好的SVM模型
    Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::load("svm_model.xml");

    // 读取测试图片
    Mat img = imread("test.jpg");

    // 图片预处理
    Mat gray_img;
    cvtColor(img, gray_img, COLOR_BGR2GRAY);
    equalizeHist(gray_img, gray_img);

    // 行人检测
    HOGDescriptor hog;
    hog.setSVMDetector(svm->getDecisionFunction(0));
    std::vector<Rect> found;
    hog.detectMultiScale(gray_img, found, 0, Size(8, 8), Size(32, 32), 1.05, 2);

    // 绘制检测结果
    for (const auto& rect : found)
    {
        rectangle(img, rect, Scalar(0, 255, 0), 2);
    }

    // 显示检测结果
    imshow("Pedestrian Detection", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

说明：

1. 首先，我们需要使用 `ml::SVM::load` 函数加载训练好的SVM模型。这里假设模型保存在名为 `svm_model.xml` 的文件中。
2. 接着，我们读取测试图片，并对其进行预处理。这里使用了灰度化和直方图均衡化等操作。
3. 然后，我们使用 `HOGDescriptor` 类来进行行人检测。首先，我们需要使用 `setSVMDetector` 函数设置SVM分类器的决策函数。这里，我们直接从SVM模型中获取第一个决策函数，并将其传递给 `setSVMDetector` 函数。接着，我们使用 `detectMultiScale` 函数来进行多尺度检测，得到检测结果，保存在 `found` 变量中。
4. 最后，我们遍历 `found` 变量，并使用 `rectangle` 函数绘制检测结果。然后，我们将结果显示出来，并等待用户按下任意键退出。

需要注意的是，如果训练SVM模型时使用的是HOG特征，那么在进行行人检测时也需要使用HOGDescriptor类。如果使用的是其他特征，比如Haar特征或LBP特征，那么在进行行人检测时就需要使用对应的检测器。