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OpenCV读入图片序列进行HOG行人检测并保存为视频

此程序是用OpenCV的默认SVM参数进行检测,若图片过大过多,处理起来会比较慢。

#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include <opencv2/ml/ml.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src;
    string ImgName;//图片文件名
    //ifstream fin("Seq4List.txt");//打开图片序列的文件列表
    ifstream fin("subset.txt");

    namedWindow("ImageSeq",0);

    VideoWriter videoWriter;//视频写入器
    videoWriter.open("Seq6.avi", CV_FOURCC('x','v','I','D'),25,Size(1292,964));//注意若图片尺寸与写入器的尺寸不同的话可能失败
    if(!videoWriter.isOpened()) cout<< "创建VideoWriter失败"<<endl;

    HOGDescriptor people_detect_hog; //HOG特征检测器
    //采用默认的已经训练好了的SVM系数作为检测的模型
    people_detect_hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());
    
    while(getline(fin,ImgName))
    {
        cout<<"处理:"<<ImgName<<endl;
        string fullName = "D:\\TrackingTool-Matlab\\seq4\\" + ImgName;//加上路径名,"\\"表示转义字符"\"
        src = imread(fullName);

        vector<Rect> found, found_filtered; //矩形框数组
        //对输入的图片进行多尺度行人检测,检测窗口移动步长为(8,8)
        people_detect_hog.detectMultiScale(src, found, 0, Size(8, 8), Size(32, 32), 1.05, 2);
        //找出所有没有嵌套的矩形框r,并放入found_filtered中,如果有嵌套的话,则取外面最大的那个矩形框放入found_filtered中
        for(int i=0; i < found.size(); i++)
        {
            Rect r = found[i];
            int j=0;
            for(; j < found.size(); j++)
                if(j != i && (r & found[j]) == r)
                    break;
            if( j == found.size())
                found_filtered.push_back(r);
        }

        //画矩形框,因为hog检测出的矩形框比实际人体框要稍微大些,所以这里需要做一些调整
        for(int i=0; i<found_filtered.size(); i++)
        {
            Rect r = found_filtered[i];
            r.x += cvRound(r.width*0.1);
            r.width = cvRound(r.width*0.8);
            r.y += cvRound(r.height*0.07);
            r.height = cvRound(r.height*0.8);
            rectangle(src, r.tl(), r.br(), Scalar(0,255,0), 3);
        }

        videoWriter << src;//写入一帧到文件

        imshow("ImageSeq",src);
        waitKey(50);//注意:imshow之后必须有waitKey(),否则无法显示图像
    }

    videoWriter.release();
    //system("pause");
    return 0;
}

结果:


OpenCV默认SVM参数HOG行人检测结果动图

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创建日期 2013-11-11
修改日期 2017-07-02
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