//?cv_test.cpp?:?定義控制臺應用程序的入口點。
//

#include?“stdafx.h“
?#include?“opencv.hpp“??
#include???
#include???
#include???
#include???
using?namespace?cv;
using?namespace?std;


int?main（int?argc?char**?argv）
{
	vector?img_path;//輸入文件名變量?
	vector?img_catg;
	int?nLine?=?0;
	string?buf;
	ifstream?svm_data（“../SVM_DATA.txt“）;//首先，這里搞一個文件列表，把訓練樣本圖片的路徑都寫在這個txt文件中，使用bat批處理文件可以得到這個txt文件???
	unsigned?long?n;

	while?（svm_data）//將訓練樣本文件依次讀取進來??
	{
		if?（getline（svm_data?buf））
		{
			nLine++;
			if?（nLine?%?2?==?0）//這里的分類比較有意思，看得出來上面的SVM_DATA.txt文本中應該是一行是文件路徑，接著下一行就是該圖片的類別，可以設置為0或者1，當然多個也無所謂?
			{
				img_catg.push_back（atoi（buf.c_str（）））;//atoi將字符串轉換成整型，標志（01），注意這里至少要有兩個類別，否則會出錯??
			}
			else
			{
				img_path.push_back（buf）;//圖像路徑??
			}
		}
	}
	svm_data.close（）;//關閉文件??

	int?nImgNum?=?nLine?/?2;?//讀入樣本數量?，因為是每隔一行才是圖片路徑，所以要除以2?
	////樣本矩陣，nImgNum：橫坐標是樣本數量，?WIDTH?*?HEIGHT：樣本特征向量，即圖像大小??
	Mat?data_mat（nImgNum?1764?CV_32FC1）;??//這里第二個參數，即矩陣的列是由下面的descriptors的大小決定的，可以由descriptors.size（）得到，且對于不同大小的輸入訓練圖片，這個值是不同的
	data_mat.setTo（0）;
	//類型矩陣存儲每個樣本的類型標志??
	Mat?res_mat（nImgNum?1?CV_32FC1）;
	res_mat.setTo（0）;

	Mat?src;
	Mat?trainImg;//需要分析的圖片，這里默認設定圖片是64*64大小，所以上面定義了1764，如果要更改圖片大小，可以先用debug查看一下descriptors是多少，然后設定好再運行??

	//開始搞HOG特征
	for?（string::size_type?i?=?0;?i?!=?img_path.size（）;?i++）
	{
		src?=?imread（img_path[i].c_str（）?1）;
		if?（&src?==?NULL）
		{
			cout?<			continue;
		}

		cout?<
		resize（src?trainImg?Size（64?64）CV_8UC3）;???//讀取圖片?????
		HOGDescriptor?*hog?=?new?HOGDescriptor（Size（64?64）?Size（16?16）?Size（8?8）?Size（8?8）?9）;??//具體意思見參考文章12?????
		vectordescriptors;//結果數組?????
		hog->compute（trainImg?descriptors?Size（1?1）?Size（0?0））;?//調用計算函數開始計算?????
		cout?<riptors.size（）?<		//CvMat*?SVMtrainMat=cvCreateMat（descriptors.size（）1CV_32FC1）;??
		n?=?0;
		for?（vector::iterator?iter?=?descriptors.begin（）;?iter?!=?descriptors.end（）;?iter++）
		{
			data_mat.at（i?n）=?*iter;//把HOG存儲下來??
			n++;
		}
		//cout<rows<		res_mat.at（i?0）=?img_catg[i];
		cout?<	}


	SVM?svm?/*=?CvSVM（）*/;//新建一個SVM????
	SVMParams?param;//這里是參數
	TermCriteria?criteria;
	criteria?=?TermCriteria（CV_TERMCRIT_EPS?1000?FLT_EPSILON）;
	param?=?SVMParams（SVM::C_SVC?SVM::RBF?10.0?0.09?1.0?10.0?0.5?1.0?NULL?criteria）;
	/*
	SVM種類：CvSVM::C_SVC
	Kernel的種類：CvSVM::RBF
	degree：10.0（此次不使用）
	gamma：8.0
	coef0：1.0（此次不使用）
	C：10.0
	nu：0.5（此次不使用）
	p：0.1（此次不使用）
	然后對訓練數據正規化處理，并放在CvMat型的數組里。
	*/
	//☆☆☆☆☆☆☆☆☆（5）SVM學習☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆?????????
	svm.train（data_mat?res_mat?Mat（）?Mat（）?param）;//訓練啦????
	//☆☆利用訓練數據和確定的學習參數進行SVM學習☆☆☆☆?????
	svm.save（“SVM_DATA.xml“）;
	//檢測樣本??
	Mat

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2017-10-07?00:08??HOG_SVM（opencv2）\
?????目錄???????????0??2017-10-07?00:08??HOG_SVM（opencv2）\Datas\
?????文件????????9210??2017-10-06?23:40??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Te1.jpg
?????文件????????8337??2017-10-05?23:25??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Te10.jpg
?????文件???????14351??2017-10-05?23:26??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Te11.jpg
?????文件???????10232??2017-10-05?23:27??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Te12.jpg
?????文件???????13158??2017-10-05?22:41??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Te2.jpg
?????文件????????8176??2017-10-05?22:42??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Te3.jpg
?????文件????????6995??2017-10-05?22:42??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Te4.jpg
?????文件????????2841??2017-10-05?22:44??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Te5.jpg
?????文件????????6537??2017-10-05?22:45??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Te6.jpg
?????文件????????3016??2017-10-05?22:45??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Te7.jpg
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?????文件???????13019??2017-10-05?22:32??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Tr1.jpg
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?????文件???????14154??2017-10-05?22:34??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Tr3.jpg
?????文件???????16569??2017-10-05?22:35??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Tr4.jpg
?????文件????????4345??2017-10-05?22:39??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Tr5.jpg
?????文件????????4128??2017-10-05?22:36??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Tr6.jpg
?????文件????????2790??2017-10-05?22:37??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Tr7.jpg
?????文件????????3644??2017-10-05?22:38??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Tr8.jpg
?????文件????????8113??2017-10-05?23:19??HOG_SVM（opencv2）\Datas\Tr9.jpg
?????目錄???????????0??2017-10-07?00:08??HOG_SVM（opencv2）\Debug\
............此處省略49個文件信息