//?3.cpp?:?定義控制臺應(yīng)用程序的入口點(diǎn)。
//
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using?namespace?std;
using?namespace?cv;
char?filename[1024];
class?MySVM?:?public?CvSVM
{
public:
	//獲得SVM的決策函數(shù)中的alpha數(shù)組??
	double?*?get_alpha_vector（）
	{
		return?this->decision_func->alpha;
	}

	//獲得SVM的決策函數(shù)中的rho參數(shù)即偏移量??
	float?get_rho（）
	{
		return?this->decision_func->rho;
	}
};
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
void?main（）
{
	CvCapture*?cap?=?cvCreateFileCapture（“G:\\vsgc\\2.avi“）;?//?讀入視頻
	HOGDescriptor?hog（Size（64?128）?Size（16?16）?Size（8?8）?Size（8?8）?9）;//HOG檢測器，用來計(jì)算HOG描述子的??
	int?DescriptorDim;//HOG描述子的維數(shù)，由圖片大小、檢測窗口大小、塊大小、細(xì)胞單元中直方圖bin個(gè)數(shù)決定??
	MySVM?svm;//SVM分類器?
		svm.load（“G:\\opencv\\11.xml“）;//從xml文件讀取訓(xùn)練好的SVM模型??//G:\\opencv\\11.xml?2400pes?12000neg?hardexample?4435?
		//G:\\Data\\1.xml??2400pes?12000neg???????????G:\\opencv\\1500P2000N.xml?????G:\\opencv\\2400P12000N.xml
		//G:\\Data\\2.xml??hog_svm自帶生成文本
	
	/*************************************************************************************************
	線性SVM訓(xùn)練完成后得到的xml文件里面，有一個(gè)數(shù)組，叫做support?vector，還有一個(gè)數(shù)組，叫做alpha有一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)，叫做rho;
	將alpha矩陣同support?vector相乘，注意，alpha*supportVector將得到一個(gè)列向量。之后，再該列向量的最后添加一個(gè)元素rho。
	如此，變得到了一個(gè)分類器，利用該分類器，直接替換opencv中行人檢測默認(rèn)的那個(gè)分類器（cv::HOGDescriptor::setSVMDetector（）），
	就可以利用你的訓(xùn)練樣本訓(xùn)練出來的分類器進(jìn)行行人檢測了。
	***************************************************************************************************/
	DescriptorDim?=?svm.get_var_count（）;//特征向量的維數(shù)，即HOG描述子的維數(shù)??
	int?supportVectorNum?=?svm.get_support_vector_count（）;//支持向量的個(gè)數(shù)??
	cout?<
	Mat?alphaMat?=?Mat::zeros（1?supportVectorNum?CV_32FC1）;//alpha向量，長度等于支持向量個(gè)數(shù)??
	Mat?supportVectorMat?=?Mat::zeros（supportVectorNum?DescriptorDim?CV_32FC1）;//支持向量矩陣??
	Mat?resultMat?=?Mat::zeros（1?DescriptorDim?CV_32FC1）;//alpha向量乘以支持向量矩陣的結(jié)果??

	//將支持向量的數(shù)據(jù)復(fù)制到supportVectorMat矩陣中??
	for?（int?i?=?0;?i	{
		const?float?*?pSVData?=?svm.get_support_vector（i）;//返回第i個(gè)支持向量的數(shù)據(jù)指針??
		for?（int?j?=?0;?jriptorDim;?j++）
		{
			//cout<			supportVectorMat.at（i?j）?=?pSVData[j];
		}
	}

	//將alpha向量的數(shù)據(jù)復(fù)制到alphaMat中??
	double?*?pAlphaData?=?svm.get_alpha_vector（）;//返回SVM的決策函數(shù)中的alpha向量??
	for?（int?i?=?0;?i	{
		alphaMat.at（0?i）?=?pAlphaData[i];
	}

	//計(jì)算-（alphaMat?*?supportVectorMat）結(jié)果放到resultMat中??
	//gemm（alphaMat?supportVectorMat?-1?0?1?resultMat）;//不知道為什么加負(fù)號？??
	resultMat?=?-1?*?alphaMat?*?supportVectorMat;

	//得到最終的setSVMDetector（const?v

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
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?????目錄???????????0??2017-06-11?01:37??shipinceshi\3\
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?????文件????????4647??2017-04-17?13:57??shipinceshi\3\3.vcxproj
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?????文件???????44073??2017-06-11?01:40??shipinceshi\3\HOGDetectorForOpenCV.txt
?????文件????????1468??2017-04-17?11:31??shipinceshi\3\ReadMe.txt
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?????文件?????1863680??2017-06-11?01:37??shipinceshi\3\x64\Debug\vc120.pdb
?????文件????16973824??2017-06-11?01:40??shipinceshi\3.sdf
?????文件????????1143??2017-04-17?12:34??shipinceshi\3.sln
............此處省略10個(gè)文件信息