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最近一直在关注视频中人体识别、训练及跟踪这块的实现，想在opencv上实现基本操作，因此也看了很多大牛的博客和相关的论文，现在对出现的一些问题进行简单的记录。 首先对图片中的人体进行识别，目前主要的是HOG+级联SVM分类器进行，但是目前的代码误差还是很大，漏检错检还是频出，正在进行调整： （1）一开始在网上找了一些代码，代码是使用之前说的HOG+级联SVM分类器，但是在编译的过程中会发现，它使用的是代码文件中已经生成好的.xml文件，所以就想着能不能自己训练一个分类器，并将其保存在自己的.xml文件中，所以进行了一些实验。 1、先上原始代码： #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; #define PosSamNO 2400 //正样本个数 #define NegSamNO 12000 //负样本个数 #define TRAIN false //是否进行训练,true表示重新训练，false表示读取xml文件中的SVM模型 #define CENTRAL_CROP true //true:训练时，对96*160的INRIA正样本图片剪裁出中间的64*128大小人体 //HardExample：负样本个数。如果HardExampleNO大于0，表示处理完初始负样本集后，继续处理HardExample负样本集。 //不使用HardExample时必须设置为0，因为特征向量矩阵和特征类别矩阵的维数初始化时用到这个值 #define HardExampleNO 4435 //继承自CvSVM的类，因为生成setSVMDetector()中用到的检测子参数时，需要用到训练好的SVM的decision_func参数， //但通过查看CvSVM源码可知decision_func参数是protected类型变量，无法直接访问到，只能继承之后通过函数访问 class MySVM : public CvSVM { public: //获得SVM的决策函数中的alpha数组 double * get_alpha_vector() { return this->decision_func->alpha; } //获得SVM的决策函数中的rho参数,即偏移量 float get_rho() { return this->decision_func->rho; } }; int main() { //检测窗口(64,128),块尺寸(16,16),块步长(8,8),cell尺寸(8,8),直方图bin个数9 HOGDescriptor hog(Size(64,128),Size(16,16),Size(8,8),Size(8,8),9);//HOG检测器，用来计算HOG描述子的 int DescriptorDim;//HOG描述子的维数，由图片大小、检测窗口大小、块大小、细胞单元中直方图bin个数决定 MySVM svm;//SVM分类器 //若TRAIN为true，重新训练分类器 if(TRAIN) { string ImgName;//图片名(绝对路径) ifstream finPos("INRIAPerson96X160PosList.txt");//正样本图片的文件名列表 //ifstream finPos("PersonFromVOC2012List.txt");//正样本图片的文件名列表 ifstream finNeg("NoPersonFromINRIAList.txt");//负样本图片的文件名列表 Mat sampleFeatureMat;//所有训练样本的特征向量组成的矩阵，行数等于所有样本的个数，列数等于HOG描述子维数 Mat sampleLabelMat;//训练样本的类别向量，行数等于所有样本的个数，列数等于1；1表示有人，-1表示无人 //依次读取正样本图片，生成HOG描述子 for(int num=0; num<PosSamNO && getline(finPos,ImgName); num++) { cout<<"处理："<<ImgName<<endl; //ImgName = "D:\\DataSet\\PersonFromVOC2012\\" + ImgName;//加上正样本的路径名 ImgName = "D:\\DataSet\\INRIAPerson\\INRIAPerson\\96X160H96\\Train\\pos\\" + ImgName;//加上正样本的路径名 Mat src = imread(ImgName);//读取图片 if(CENTRAL_CROP) src = src(Rect(16,16,64,128));//将96*160的INRIA正样本图片剪裁为64*128，即剪去上下左右各16个像素 //resize(src,src,Size(64,128)); vector<float> descriptors;//HOG描述子向量 hog.compute(src,descriptors,Size(8,8));//计算HOG描述子，检测窗口移动步长(8,8) //cout<<"描述子维数："<<descriptors.size()<<endl; //处理第一个样本时初始化特征向量矩阵和类别矩阵，因为只有知道了特征向量的维数才能初始化特征向量矩阵 if( 0 == num ) { DescriptorDim = descriptors.size();//HOG描述子的维数 //初始化所有训练样本的特征向量组成的矩阵，行数等于所有样本的个数，列数等于HOG描述子维数sampleFeatureMat sampleFeatureMat = Mat::zeros(PosSamNO+NegSamNO+HardExampleNO, DescriptorDim, CV_32FC1); //初始化训练样本的类别向量，行数等于所有样本的个数，列数等于1；1表示有人，0表示无人 sampleLabelMat = Mat::zeros(PosSamNO+NegSamNO+HardExampleNO, 1, CV_32FC1); } //将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) sampleFeatureMat.at<float>(num,i) = descriptors[i];//第num个样本的特征向量中的第i个元素 sampleLabelMat.at<float>(num,0) = 1;//正样本类别为1，有人 } //依次读取负样本图片，生成HOG描述子 for(int num=0; num<NegSamNO && getline(finNeg,ImgName); num++) { cout<<"处理："<<ImgName<<endl; ImgName = "D:\\DataSet\\NoPersonFromINRIA\\" + ImgName;//加上负样本的路径名 Mat src = imread(ImgName);//读取图片 //resize(src,img,Size(64,128)); vector<float> descriptors;//HOG描述子向量 hog.compute(src,descriptors,Size(8,8));//计算HOG描述子，检测窗口移动步长(8,8) //cout<<"描述子维数："<<descriptors.size()<<endl; //将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) sampleFeatureMat.at<float>(num+PosSamNO,i) = descriptors[i];//第PosSamNO+num个样本的特征向量中的第i个元素 sampleLabelMat.at<float>(num+PosSamNO,0) = -1;//负样本类别为-1，无人 } //处理HardExample负样本 if(HardExampleNO > 0) { ifstream finHardExample("HardExample_2400PosINRIA_12000NegList.txt");//HardExample负样本的文件名列表 //依次读取HardExample负样本图片，生成HOG描述子 for(int num=0; num<HardExampleNO && getline(finHardExample,ImgName); num++) { cout<<"处理："<<ImgName<<endl; ImgName = "D:\\DataSet\\HardExample_2400PosINRIA_12000Neg\\" + ImgName;//加上HardExample负样本的路径名 Mat src = imread(ImgName);//读取图片 //resize(src,img,Size(64,128)); vector<float> descriptors;//HOG描述子向量 hog.compute(src,descriptors,Size(8,8));//计算HOG描述子，检测窗口移动步长(8,8) //cout<<"描述子维数："<<descriptors.size()<<endl; //将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) sampleFeatureMat.at<float>(num+PosSamNO+NegSamNO,i) = descriptors[i];//第PosSamNO+num个样本的特征向量中的第i个元素 sampleLabelMat.at<float>(num+PosSamNO+NegSamNO,0) = -1;//负样本类别为-1，无人 } } 输出样本的HOG特征向量矩阵到文件 //ofstream fout("SampleFeatureMat.txt"); //for(int i=0; i<PosSamNO+NegSamNO; i++) //{ // fout<<i<<endl; // for(int j=0; j<DescriptorDim; j++) // fout<<sampleFeatureMat.at<float>(i,j)<<" "; // fout<<endl; //} //训练SVM分类器 //迭代终止条件，当迭代满1000次或误差小于FLT_EPSILON时停止迭代 CvTermCriteria criteria = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS, 1000, FLT_EPSILON); //SVM参数：SVM类型为C_SVC；线性核函数；松弛因子C=0.01 CvSVMParams param(CvSVM::C_SVC, CvSVM::LINEAR, 0, 1, 0, 0.01, 0, 0, 0, criteria); cout<<"开始训练SVM分类器"<<endl; svm.train(sampleFeatureMat, sampleLabelMat, Mat(), Mat(), param);//训练分类器 cout<<"训练完成"<<endl; svm.save("SVM_HOG.xml");//将训练好的SVM模型保存为xml文件 } else //若TRAIN为false，从XML文件读取训练好的分类器 { svm.load("SVM_HOG_2400PosINRIA_12000Neg_HardExample(误报少了漏检多了).xml");//从XML文件读取训练好的SVM模型 } /************************************************************************************************* 线性SVM训练完成后得到的XML文件里面，有一个数组，叫做support vector，还有一个数组，叫做alpha,有一个浮点数，叫做rho; 将alpha矩阵同support vector相乘，注意，alpha*supportVector,将得到一个列向量。之后，再该列向量的最后添加一个元素rho。 如此，变得到了一个分类器，利用该分类器，直接替换opencv中行人检测默认的那个分类器（cv::HOGDescriptor::setSVMDetector()）， 就可以利用你的训练样本训练出来的分类器进行行人检测了。 ***************************************************************************************************/ DescriptorDim = svm.get_var_count();//特征向量的维数，即HOG描述子的维数 int supportVectorNum = svm.get_support_vector_count();//支持向量的个数 cout<<"支持向量个数："<<supportVectorNum<<endl; Mat alphaMat = Mat::zeros(1, supportVectorNum, CV_32FC1);//alpha向量，长度等于支持向量个数 Mat supportVectorMat = Mat::zeros(supportVectorNum, DescriptorDim, CV_32FC1);//支持向量矩阵 Mat resultMat = Mat::zeros(1, DescriptorDim, CV_32FC1);//alpha向量乘以支持向量矩阵的结果 //将支持向量的数据复制到supportVectorMat矩阵中 for(int i=0; i<supportVectorNum; i++) { const float * pSVData = svm.get_support_vector(i);//返回第i个支持向量的数据指针 for(int j=0; j<DescriptorDim; j++) { //cout<<pData[j]<<" "; supportVectorMat.at<float>(i,j) = pSVData[j]; } } //将alpha向量的数据复制到alphaMat中 double * pAlphaData = svm.get_alpha_vector();//返回SVM的决策函数中的alpha向量 for(int i=0; i<supportVectorNum; i++) { alphaMat.at<float>(0,i) = pAlphaData[i]; } //计算-(alphaMat * supportVectorMat),结果放到resultMat中 //gemm(alphaMat, supportVectorMat, -1, 0, 1, resultMat);//不知道为什么加负号？ resultMat = -1 * alphaMat * supportVectorMat; //得到最终的setSVMDetector(const vector<float>& detector)参数中可用的检测子 vector<float> myDetector; //将resultMat中的数据复制到数组myDetector中 for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) { myDetector.push_back(resultMat.at<float>(0,i)); } //最后添加偏移量rho，得到检测子 myDetector.push_back(svm.get_rho()); cout<<"检测子维数："<<myDetector.size()<<endl; //设置HOGDescriptor的检测子 HOGDescriptor myHOG; myHOG.setSVMDetector(myDetector); //myHOG.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); //保存检测子参数到文件 ofstream fout("HOGDetectorForOpenCV.txt"); for(int i=0; i<myDetector.size(); i++) { fout<<myDetector[i]<<endl; } /**************读入图片进行HOG行人检测******************/ //Mat src = imread("00000.jpg"); //Mat src = imread("2007_000423.jpg"); Mat src = imread("1.png"); vector<Rect> found, found_filtered;//矩形框数组 cout<<"进行多尺度HOG人体检测"<<endl; myHOG.detectMultiScale(src, found, 0, Size(8,8), Size(32,32), 1.05, 2);//对图片进行多尺度行人检测 cout<<"找到的矩形框个数："<<found.size()<<endl; //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); } imwrite("ImgProcessed.jpg",src); namedWindow("src",0); imshow("src",src); waitKey();//注意：imshow之后必须加waitKey，否则无法显示图像 /******************读入单个64*128的测试图并对其HOG描述子进行分类*********************/ 读取测试图片(64*128大小)，并计算其HOG描述子 Mat testImg = imread("person014142.jpg"); //Mat testImg = imread("noperson000026.jpg"); //vector<float> descriptor; //hog.compute(testImg,descriptor,Size(8,8));//计算HOG描述子，检测窗口移动步长(8,8) //Mat testFeatureMat = Mat::zeros(1,3780,CV_32FC1);//测试样本的特征向量矩阵 将计算好的HOG描述子复制到testFeatureMat矩阵中 //for(int i=0; i<descriptor.size(); i++) // testFeatureMat.at<float>(0,i) = descriptor[i]; 用训练好的SVM分类器对测试图片的特征向量进行分类 //int result = svm.predict(testFeatureMat);//返回类标 //cout<<"分类结果："<<result<<endl; system("pause"); }

2、分析： 在代码中大家可以看到，#define TRAIN false //是否进行训练,true表示重新训练，false表示读取xml文件中的SVM模型 ，TRAIN默认是false的，为false是代码直接进行 else //若TRAIN为false，从XML文件读取训练好的分类器 { svm.load("SVM_HOG_2400PosINRIA_12000Neg_HardExample(误报少了漏检多了).xml");//从XML文件读取训练好的SVM模型 } 为了能进行训练，将TRAIN改成true，之后发现有三个文件地址：正样本文件地址、负样本文件地址和Hard Example样例文件地址，然而网上下载的文件中并没有样例 ，在网上搜索后找到了行人检测DataSets中的INRIA数据库，地址：http://pascal.inrialpes.fr/data/human/。 下载了样本解压后，点击进去“96X160H96”这个文件夹里放的是正样本，“Train”文件夹下的“neg”放的是负样本，但是负样本需要处理一下才能成为训练分类器的负样本，处理代码如下：别忘了配置你的opencv环境，千万千万注意要更改图片文件的路径，换成你自己的。

#include <iostream> #include <iostream>#include <fstream> #include <stdlib.h> //srand()和rand()函数 #include <time.h> //time()函数 #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 CropImageCount = 0; //裁剪出来的负样本图片个数 int main() { Mat src; string ImgName; char saveName[256];//裁剪出来的负样本图片文件名 ifstream fin("INRIANegativeImageList.txt");//打开原始负样本图片文件列表 //ifstream fin("subset.txt"); //一行一行读取文件列表 while(getline(fin,ImgName)) { cout<<"处理："<<ImgName<<endl; ImgName = "E:\\运动目标检测\\INRIAPerson\\Train\\neg\\" + ImgName; src = imread(ImgName,1);//读取图片 //src =cvLoadImage(imagename,1); //cout<<"宽："<<src.cols<<"，高："<<src.rows<<endl; //图片大小应该能能至少包含一个64*128的窗口 if(src.cols >= 64 && src.rows >= 128) { srand(time(NULL));//设置随机数种子 //从每张图片中随机裁剪10个64*128大小的不包含人的负样本 for(int i=0; i<10; i++) { int x = ( rand() % (src.cols-64) ); //左上角x坐标 int y = ( rand() % (src.rows-128) ); //左上角y坐标 //cout<<x<<","<<y<<endl; Mat imgROI = src(Rect(x,y,64,128)); sprintf(saveName,"E:\\运动目标检测\\INRIAPerson\\negphoto\\noperson%06d.jpg",++CropImageCount);//生成裁剪出的负样本图片的文件名 imwrite(saveName, imgROI);//保存文件 } } } system("pause"); }

有了样本就可以训练分类器并进行识别测试了，代码如下：同样要配置自己的opencv环境，更改图片的路径。

后续在加：