c++setSVMDetector函数

`setSVMDetector`函数是OpenCV中的一个函数，用于设置支持向量机（SVM）检测器。它的参数是一个向量，其中每个元素都是一个浮点型值，表示SVM检测器的系数。这个函数通常用于对象检测任务中，比如人脸检测或车辆检测。在使用这个函数之前，需要先训练一个SVM模型，并将其保存为XML文件。然后使用`cv::ml::SVM::load`函数加载训练好的模型，再调用`setSVMDetector`函数将SVM检测器设置为模型的系数。

相关问题

c++defaultHog函数

在C++中，没有默认的`defaultHog`函数，可能你指的是OpenCV库中的`HOGDescriptor`类中的`defaultPeopleDetector`函数。这个函数返回一个向量，其中包含了一个已经训练好的行人检测器的系数。这些系数可以用于`HOGDescriptor`类的`detectMultiScale`函数中进行行人检测。以下是一个示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    HOGDescriptor hog;
    hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::defaultPeopleDetector());

    Mat image = imread("image.jpg");

    std::vector<Rect> detections;
    hog.detectMultiScale(image, detections);

    for (const Rect& detection : detections)
    {
        rectangle(image, detection, Scalar(0, 255, 0), 2);
    }

    imshow("Result", image);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这个代码会读取一张名为`image.jpg`的图像，并在图像中检测行人。如果检测到行人，则会在图像中用绿色的矩形框标记出来。

c++将hog.compute函数可视化

要将 `hog.compute()` 函数的结果可视化，可以按照以下步骤进行：

1. 使用 `hog.detectMultiScale()` 函数检测图像中的对象，并将对象的 ROI（感兴趣区域）保存在一个矩形向量中。

2. 对于每个 ROI，调用 `hog.compute()` 函数来计算 HOG 特征向量。

3. 使用 `cv::HOGDescriptor::getDescriptorSize()` 函数获取 HOG 特征向量的大小，并将其转换为矩阵形式。

4. 使用 `cv::Mat::reshape()` 函数将特征向量重新构造为矩阵形式，以便进行可视化。

5. 使用 `cv::imshow()` 函数将特征向量可视化。

下面是一个示例代码，用于可视化 HOG 特征向量：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat image = cv::imread("test.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::HOGDescriptor hog;
    hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());
    std::vector<cv::Rect> rects;
    hog.detectMultiScale(image, rects);

    for (size_t i = 0; i < rects.size(); ++i)
    {
        cv::Mat roi = image(rects[i]);
        std::vector<float> descriptors;
        hog.compute(roi, descriptors);

        int descriptor_size = hog.getDescriptorSize();
        cv::Mat descriptor_mat = cv::Mat(descriptors).reshape(1, descriptor_size);
        cv::Mat descriptor_image;
        cv::normalize(descriptor_mat, descriptor_image, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);
        cv::imshow("HOG Descriptor", descriptor_image);
        cv::waitKey(0);
    }

    return 0;
}

这段代码将检测输入图像中的所有对象，并对于每个对象，计算其 HOG 特征向量，并将其可视化为一个灰度图像。