opencv行人检测

行人检测是视觉领域很热也很有用的一个主题，特别是在无人驾驶中，行人检测的重要性不言而喻。

在之前进行了人脸检测之后，行人检测就显得简单多了。过程大致与人脸检测一样，都是先加载分类器，然后进行多尺度检测。就偷懒不再赘述。感兴趣的可以看人脸检测的这一篇文章：OpenCV实践之路——人脸检测（C++/Python）

图片检测

#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/objdetect.hpp>
#include<iostream>

using	namespace std;
using	namespace cv;

int	main(int argc, char **argv)
{
	Mat	img;
	vector<Rect> found;
	/*if (argc != 2) {
		printf("can't find picture\n");
		return -1;
	}*/
	img = imread("F:\\1.jpg",1);
	HOGDescriptor	defaultHog;
	defaultHog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());
	//默认模型，这个模型数据在OpenCV源码中是一堆常量数字,
	//这些数字是通过原作者提供的行人样本INRIAPerson.tar训练得到的
	defaultHog.detectMultiScale(img, found);
	// 画出长方形，框出人
	for (int i = 0; i < found.size(); i++) {
		Rect r = found[i];
		rectangle(img, r.tl(), r.br(), Scalar(0, 0, 255), 3);
	}
	namedWindow("Detect pedestrain", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("Detect pedestrain", img);
	char c = waitKey(0);
	return	0;

}

结果：

视频检测代码

#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/objdetect.hpp>
#include<iostream>

using	namespace std;
using	namespace cv;

int	main(int argc, char **argv)
{
	Mat	img;
	VideoCapture	
		cap;
	vector<Rect> found;
	if(argc != 2) {
		printf("can't find picture\n");
		return -1;
	}
	cap.open(argv[1]);
	//img = cv::imread(argv[1]);
	while(1) {	
		cap >> img;
		if (img.empty())
			break;
		HOGDescriptor	defaultHog;
		defaultHog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());
		//默认模型，这个模型数据在OpenCV源码中是一堆常量数字,
		//这些数字是通过原作者提供的行人样本INRIAPerson.tar训练得到的
		defaultHog.detectMultiScale(img, found);
		// 画出长方形，框出人
		for (int i = 0; i < found.size(); i++) {
			Rect r = found[i];
			rectangle(img, r.tl(), r.br(), Scalar(0, 0, 255), 3);
		}
		namedWindow("Detect pedestrain", WINDOW_AUTOSIZE);
		imshow("Detect pedestrain", img);
		char c = waitKey(33);
		if (c == 27)
			break;
	}

	return	0;
	
}