//?Pedestriandetection.cpp?:?定義控制臺應用程序的入口點。
//

#include?“stdafx.h“

#include?
#include?
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#include?
#include?
#include?
#include?

#include?
#include
#include?
#include?
#include?“opencv2/video/background_segm.hpp“
#include?

using?namespace?std;
using?namespace?cv;

#define?PosSamNO?2400??//正樣本個數
#define?NegSamNO?12660????//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
#define?CENTRAL_CROP?true???//true:訓練時，對96*160的INRIA正樣本圖片剪裁出中間的64*128大小人體

//HardExample：負樣本個數。如果HardExampleNO大于0，表示處理完初始負樣本集后，繼續處理HardExample負樣本集。
//不使用HardExample時必須設置為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??

void?press（HOGDescriptor?&myHOG?Mat?src）;
//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（64128）塊尺寸（1616）塊步長（88）cell尺寸（88）直方圖bin個數9
	HOGDescriptor?hog（Size（64?128）?Size（16?16）?Size（8?8）?Size（8?8）?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（“E:\\項目\\數字圖像處理\\INRIAPerson\\INRIAPerson\\96X160H96\\Train\\INRIAPerson96X160PosList.txt“）;//正樣本圖片的文件名列表
		//ifstream?finPos（“PersonFromVOC2012List.txt“）;//正樣本圖片的文件名列表
		ifstream?finNeg（“E:\\項目\\數字圖像處理\\INRIAPerson\\INRIAPerson\\NoPersonFromINRIAList.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?=?“D:\\DataSet\\PersonFromVOC2012\\“?+?ImgName;//加上正樣本的路徑名
			ImgName?=?“E:\\項目\\數字圖像處理\\INRIAPerson\\INRIAPerson\\96X160H96\\Train\\pos\\“?+?ImgName;//加上正樣本的路徑名
			Mat?src?=?imread（ImgName）;//讀取圖片
			if?（CENTRAL_CROP）
				src?=?src（Rect（16?16?64?128））;//將96*160的INRIA正樣本圖片剪裁為64*128，即剪去上下左右各16個像素
			//resize（srcsrcSize（64128））;

			vector?descriptors;//HOG描述子向量
			hog.compute（src?descriptors?Size（8?8））;//計算HOG描述子，檢測窗口移動步長（88）
			//
			cout?<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?=?Ma

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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?????目錄???????????0??2019-03-25?00:40??行人檢測工程文件\Pedestriandetection\
?????目錄???????????0??2019-03-25?00:40??行人檢測工程文件\Pedestriandetection\Debug\
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?????文件???????44073??2018-05-18?19:51??行人檢測工程文件\Pedestriandetection\HOGDetectorForOpenCV.txt
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?????目錄???????????0??2019-03-25?00:40??行人檢測工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Debug\
?????目錄???????????0??2019-03-25?00:40??行人檢測工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Debug\Pedestri.EA9A9B55.tlog\
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?????文件???????13053??2018-05-18?19:51??行人檢測工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Pedestriandetection.cpp
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?????文件????????1326??2018-05-13?10:19??行人檢測工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\Pedestriandetection.vcxproj.filters
?????文件????????1594??2018-05-13?10:19??行人檢測工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\ReadMe.txt
?????文件?????????225??2018-05-13?10:19??行人檢測工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\stdafx.cpp
?????文件?????????234??2018-05-13?10:19??行人檢測工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\stdafx.h
?????文件?????????236??2018-05-13?10:19??行人檢測工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection\targetver.h
?????文件??????????44??2018-05-18?19:47??行人檢測工程文件\Pedestriandetection\Pedestriandetection.opensdf
............此處省略20個文件信息