#include?
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using?namespace?std;
using?namespace?cv;

#define?PosSamNO?549????//正樣本個數
#define?NegSamNO?499????//負樣本個數

#define?TRAIN?false????//是否進行訓練true表示重新訓練，false表示讀取xml文件中的SVM模型

//HardExample必須設置為0，因為特征向量矩陣和特征類別矩陣的維數初始化時用到這個值
#define?HardExampleNO?0??


//繼承自CvSVM的類，因為生成setSVMDetector（）中用到的檢測子參數時，需要用到訓練好的SVM的decision_func參數，
//但通過查看CvSVM源碼可知decision_func參數是protected類型變量，無法直接訪問到，只能繼承之后通過函數訪問
class?MySVM?:?public?CvSVM
{
public:
	//獲得SVM的決策函數中的alpha數組
	double?*?get_alpha_vector（）
	{
		return?this->decision_func->alpha;
	}

	//獲得SVM的決策函數中的rho參數即偏移量
	float?get_rho（）
	{
		return?this->decision_func->rho;
	}
};


int?main（）
{
	//檢測窗口（9434）塊尺寸（88）塊步長（21）cell尺寸（44）直方圖bin個數9
	HOGDescriptor?hog（Size（94?34）?Size（8?8）?Size（2?1）?Size（4?4）?9）;//HOG檢測器，用來計算HOG描述子的
	int?DescriptorDim;//HOG描述子的維數，由圖片大小、檢測窗口大小、塊大小、細胞單元中直方圖bin個數決定
	MySVM?svm;//SVM分類器

	//若TRAIN為true，重新訓練分類器
	if?（TRAIN）
	{
		string?ImgName;//圖片名（絕對路徑）
		ifstream?finPos（“posSampName.txt“）;//正樣本圖片的文件名列表
		ifstream?finNeg（“negSampName.txt“）;//負樣本圖片的文件名列表

		Mat?sampleFeatureMat;//所有訓練樣本的特征向量組成的矩陣，行數等于所有樣本的個數，列數等于HOG描述子維數	
		Mat?sampleLabelMat;//訓練樣本的類別向量，行數等于所有樣本的個數，列數等于1；1表示有人，-1表示無人


		//依次讀取正樣本圖片，生成HOG描述子
		for?（int?num?=?0;?num		{
			cout?<			ImgName?=?“C:\\Users\\張建虎\\Desktop\\CVtest\\train_34x94\\pos\\“?+?ImgName;//加上正樣本的路徑名
			Mat?src?=?imread（ImgName）;//讀取圖片

			vector?descriptors;//HOG描述子向量
			hog.compute（src?descriptors?Size（2?1））;//計算HOG描述子，檢測窗口移動步長（21）
			//cout<<“描述子維數：“<riptors.size（）<
			//處理第一個樣本時初始化特征向量矩陣和類別矩陣，因為只有知道了特征向量的維數才能初始化特征向量矩陣
			if?（0?==?num）
			{
				DescriptorDim?=?descriptors.size（）;//HOG描述子的維數
				//初始化所有訓練樣本的特征向量組成的矩陣，行數等于所有樣本的個數，列數等于HOG描述子維數sampleFeatureMat
				sampleFeatureMat?=?Mat::zeros（PosSamNO?+?NegSamNO?+?HardExampleNO?DescriptorDim?CV_32FC1）;
				//初始化訓練樣本的類別向量，行數等于所有樣本的個數，列數等于1；1表示正樣本，0表示負樣本
				sampleLabelMat?=?Mat::zeros（PosSamNO?+?NegSamNO?+?HardExampleNO?1?CV_32FC1）;
			}

			//將計算好的HOG描述子復制到樣本特征矩陣sampleFeatureMat
			for?（int?i?=?0;?iriptorDim;?i++）
				sampleFeatureMat.at（num?i）?=?descriptors[i];//第num個樣本的特征向量中的第i個元素
			sampleLabelMat.at（num?0）?=?1;//正樣本類別為1
		}

		//依次讀取負樣本圖片，生成HOG描述子
		for?（int?num?=?0;?num		{
			cout?<			ImgName?=?“C:\\Users\\張建虎\\Desktop\\CVtest\\train_34x94\\neg\\“?+?ImgName;//加上負樣本的路徑名
			Mat?src?=?imread（ImgName）;//讀取圖片

			vector?descriptors;//HOG描述子向量
			hog.compute（src?descriptors?Size（2?1））;//計算HOG描述子，檢測窗口移動步長（21）
			//cout<<“描述子維數：“<riptors.size（）<
			//將計算好的HOG描述子復制到樣本特征矩陣sampleFeatureMa

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件??????77692??2012-10-07?14:28??CVtest\CVtest\123.jpg

?????文件???????4106??2016-01-19?11:15??CVtest\CVtest\CVtest.vcxproj

?????文件????????944??2016-01-19?11:15??CVtest\CVtest\CVtest.vcxproj.filters

?????文件???????2455??2016-01-19?21:01??CVtest\CVtest\Debug\CVtest.log

?????文件????????590??2016-01-19?21:01??CVtest\CVtest\Debug\CVtest.tlog\cl.command.1.tlog

?????文件??????17562??2016-01-19?21:01??CVtest\CVtest\Debug\CVtest.tlog\CL.read.1.tlog

?????文件????????392??2016-01-19?21:01??CVtest\CVtest\Debug\CVtest.tlog\CL.write.1.tlog

?????文件????????167??2016-01-19?21:01??CVtest\CVtest\Debug\CVtest.tlog\CVtest.lastbuildstate

?????文件???????1904??2016-01-19?21:01??CVtest\CVtest\Debug\CVtest.tlog\link.command.1.tlog

?????文件???????4684??2016-01-19?21:01??CVtest\CVtest\Debug\CVtest.tlog\link.read.1.tlog

?????文件????????376??2016-01-19?21:01??CVtest\CVtest\Debug\CVtest.tlog\link.write.1.tlog

?????文件?????625664??2016-01-19?21:01??CVtest\CVtest\Debug\vc120.idb

?????文件????1363968??2016-01-19?21:01??CVtest\CVtest\Debug\vc120.pdb

?????文件?????517685??2016-01-19?21:01??CVtest\CVtest\Debug\源.obj

?????文件?????547373??2016-01-19?21:03??CVtest\CVtest\HOGDetectorForOpenCV.txt

?????文件???????6377??2016-01-19?11:25??CVtest\CVtest\negSampName.txt

?????文件???????7029??2016-01-19?12:37??CVtest\CVtest\posSampName.txt

?????文件?????781963??2016-01-19?20:55??CVtest\CVtest\SVM_HOG.xml

?????文件???????8321??2016-01-19?21:01??CVtest\CVtest\源.cpp

?????文件???15794176??2016-01-19?21:03??CVtest\CVtest.sdf

?????文件????????964??2016-01-19?11:13??CVtest\CVtest.sln

????..A..H.?????25088??2016-01-19?21:03??CVtest\CVtest.v12.suo

?????文件?????149504??2016-01-19?21:01??CVtest\Debug\CVtest.exe

?????文件????1293956??2016-01-19?21:01??CVtest\Debug\CVtest.ilk

?????文件????2444288??2016-01-19?21:01??CVtest\Debug\CVtest.pdb

?????文件???????1717??2016-01-19?10:55??CVtest\opencv249.props

?????文件??????25458??2002-02-17?07:57??CVtest\test\test-0.bmp

?????文件??????38890??2002-02-17?07:57??CVtest\test\test-1.bmp

?????文件??????31078??2002-02-17?07:57??CVtest\test\test-10.bmp

?????文件??????22022??2002-02-17?07:57??CVtest\test\test-100.bmp

............此處省略1236個文件信息