C++用HOG算法实现检测摄像头四角阴影占比并且创建配置各个参数的INI文件

实现步骤如下：

1. 读取摄像头视频流，将每一帧图像转换为灰度图像。

2. 对灰度图像应用HOG算法进行特征提取。

3. 使用SVM分类器对特征进行分类，判断是否存在四角阴影。

4. 对存在四角阴影的图像进行处理，计算四角阴影占比。

5. 将结果保存到INI文件中，包括检测到的四角阴影占比和各个参数的配置。

下面是代码实现：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取INI文件中的参数
    FileStorage fs("params.ini", FileStorage::READ);
    int win_size = fs["win_size"];
    int block_size = fs["block_size"];
    int block_stride = fs["block_stride"];
    int cell_size = fs["cell_size"];
    double svm_threshold = fs["svm_threshold"];
    fs.release();

    // 创建HOG描述符
    HOGDescriptor hog(Size(win_size, win_size), Size(block_size, block_size), Size(block_stride, block_stride), Size(cell_size, cell_size), 9);

    // 读取SVM分类器
    svm_load("svm.xml");

    // 打开摄像头
    VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened())
    {
        cerr << "Error: cannot open camera." << endl;
        return -1;
    }

    while (true)
    {
        // 读取摄像头图像
        Mat frame;
        cap >> frame;
        if (frame.empty())
        {
            cerr << "Error: cannot read frame." << endl;
            break;
        }

        // 转换为灰度图像
        Mat gray;
        cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);

        // 计算HOG描述符
        vector<float> descriptors;
        hog.compute(gray, descriptors);

        // 使用SVM分类器进行分类
        if (svm.predict(descriptors) > svm_threshold)
        {
            // 计算四角阴影占比
            double top_left = mean(gray(Rect(0, 0, frame.cols / 10, frame.rows / 10)))[0];
            double top_right = mean(gray(Rect(frame.cols * 9 / 10, 0, frame.cols / 10, frame.rows / 10)))[0];
            double bottom_left = mean(gray(Rect(0, frame.rows * 9 / 10, frame.cols / 10, frame.rows / 10)))[0];
            double bottom_right = mean(gray(Rect(frame.cols * 9 / 10, frame.rows * 9 / 10, frame.cols / 10, frame.rows / 10)))[0];
            double shadow_ratio = (top_left + top_right + bottom_left + bottom_right) / 4;

            // 将结果保存到INI文件中
            FileStorage fs("result.ini", FileStorage::WRITE);
            fs << "shadow_ratio" << shadow_ratio;
            fs << "win_size" << win_size;
            fs << "block_size" << block_size;
            fs << "block_stride" << block_stride;
            fs << "cell_size" << cell_size;
            fs << "svm_threshold" << svm_threshold;
            fs.release();
        }

        // 显示图像
        imshow("Camera", frame);
        if (waitKey(30) == 'q')
        {
            break;
        }
    }

    return 0;
}

需要注意的是，本代码仅提供了HOG算法的实现和INI文件的读写，需要自行收集数据训练SVM分类器。另外，还需要编写svm_load函数来读取SVM分类器。