opencv 目标检测之行人检测

翻译自原文：

目标检测是一个程序，他用来确定图像的某个区域是不是含有要进行识别的对象，对象识别是程序识别对象的能力。识别通常是只处理已经检测到对象的区域，例如，人们总是会在有人脸图像的地方去识别人脸。

一般来说会用到下面的三种技术
1.梯度直方图

2.图像金字塔

3.滑动窗口

行了，话不多说。咱们不是来研究这些东西的，只是为了应用罢了，直接来上一个例子，下面的是c++的demo

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<vector>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{Mat img;vector<Rect> found;img = imread("2.jpg");if (img.empty()){printf("没有图片\n");return -1;}HOGDescriptor defaultHog;defaultHog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());//进行检测defaultHog.detectMultiScale(img, found);//画长方形，框出行人for (int i = 0; i < found.size(); i++){Rect r = found[i];rectangle(img, r.tl(), r.br(), Scalar(0, 0, 255), 3);}namedWindow("检测行人", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("检测行人", img);waitKey(0);return 0;
}

发完了c++的demo，有的小伙伴说c++看不懂，那没关系，咱们再来一种语言，那就是时下最流行的Python语言

import cv2
import numpy as npdef is_inside(o, i):ox, oy, ow, oh = oix, iy, iw, ih = ireturn ox > ix and oy > iy and ox + ow < ix + iw and oy + oh < iy + ihdef draw_person(image, person):x, y, w, h = personcv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2)img = cv2.imread('2.jpg')
# a, b = img.shape[:2]
# img = cv2.resize(img, (a//5, b//5))
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())found, w = hog.detectMultiScale(img)found_filtered = []for ri, r in enumerate(found):for qi, q in enumerate(found):if ri != qi and is_inside(r, q):breakelse:found_filtered.append(r)for person in found_filtered:draw_person(img, person)cv2.imshow('people detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

发完了代码，接下来就是看看demo的运行结果是什么了，先来发一下c++的代码的结果

接下来再来一下py的代码的结果

总之呢，今天的文章就到这里了，代码有什么不明白了，请给我留言，我会尽我所能的给你解答，但是本人水平有限不能保障所有的问题都能解答，或者是本人的时间比较紧迫，有时候会看不见消息，请见谅。

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