计算机视觉基础系列（python与opencv的操作与运用/tensorflow的基础介绍）（二十四）---Hog+SVM的识别_hog+svm训练 数据集该怎么准备

训练数据的时候，首先需要做下面几步：

1.准备训练样本；2.对样本进行Hog+Svm的训练；3.运用test图片进行预测

一、准备样本

样本分为正样本和负样本，样本的准备可以运用视频的分帧截取图片存储。这里pos文件夹下包含正样本，包含所检测的目标；neg不包含检测的目标为负样本。样本的准备的时候，图片的尺寸需要注意，这里的尺寸是64x128。

样本的获取的手段：1.来源于网络；2.自己收集。一个好的样本远胜过一个复杂的神经网络，容量大。通常我们是自己收集样本的，会通过视频截取帧来得到的，比如说一秒28帧，有100秒，则可以得到2800张图片。

正样本的特点：尽可能多样性，这里的多样性一般是指的环境的多样性，干扰性因素多，这样检测的效果较好。这里有截取本数据集的部分代码。如下，代码有部分解释，也较为简单，可以看懂：

# 视频分解成图片
# 1 load加载视频 2 读取info 3 解码 单帧视频parse 4 展示 imshow
import cv2
# 获取一个视频打开cap
cap = cv2.VideoCapture('1.mp4')
# 判断是否打开
isOpened = cap.isOpened
print(isOpened)
#帧率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
#宽度
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
#高度
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
print(fps,width,height)
 
i = 0
while(isOpened):
	if i == 100:
		break
	else:
		i = i+1
	(flag,frame) = cap.read() # 读取每一张 flag读取是否成功 frame内容
	fileName = 'imgs\\'+str(i) + '.jpg'
	print(fileName)
	if flag == True:
		#写入图片
		cv2.imwrite(fileName,frame,[cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY,100])
print('end!')

图片分解完后，我们这里其实准备的数据集的尺寸是64x128，所以这里我们需要裁剪和截取。下面是裁剪和截取的代码，这里的代码前面有所介绍，这里可以看到具体介绍：

# 540 * 960 ==>64*128
import cv2
 
for i in range(0,100):
	fileName = 'imgs\\'+str(i+1)+'.jpg'
	print(fileName)
	img = cv2.imread(fileName)
	imgInfo = img.shape
	height = imgInfo[0]
	width = imgInfo[1]
	mode = imgInfo[2]
	dstHeight = 128
	dstWidth = 64
	dst = cv2.resize(img,(dstWidth,dstHeight))
	cv2.imwrite(fileName,dst)

这里准备的正样本的数量是820个，负样本是1931个，一般来说，正负样本的比例是1：2或者1：3。

二、训练样本

在训练样本的时候，要注意一些问题，在代码注释中会有详细说明，如下，代码很多地方都有，可以看一下说明注释：

可以结合上一篇博客来看，就会较快的理解。

第七步（检测）的重点介绍：
没有直接运用svm.predict来进行预测。

resultArray是3780维的，rho是一个一行一列一维的，而最终的的数组myDetect是3781维度的，所以3780的维是来自resultArray的，最后一个维度是来自rho的。

检测需要创建myhog，需要用myhog进行检测，用detectMultiScale进行检测，没有用predict方法，得到宽高等信息返回，才能把目标绘制出来。代码如下：

# 1.参数的设置   2.hog的创建（实例对象）  3.获取SVM的参数
# 4.计算hog   5.label标签    6.完成train训练    7.完成predicr     8.绘图draw
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 1 参数的设置：设置全局变量 在一个windows窗体中有105个block，每个block下有4个cell，每个cell下有9个bin，总共3780维
PosNum = 820      # 正样本的个数
NegNum = 1931     # 负样本的个数
winSize = (64, 128)       # 窗体大小
blockSize = (16, 16)      # 105个block
blockStride = (8, 8)      # block的步长
cellSize = (8, 8)
nBin = 9
 
# 2 hog对象的创建，HOGDescriptor创建的方法，参数设置：1.窗体的大小，2.block的大小，3.步长，4.cell的大小，5.Bin的数量
hog = cv2.HOGDescriptor(winSize, blockSize, blockStride, cellSize, nBin)
 
# 3 SVM分类器的创建，定义一个SVM的对象，来自机器学习的SVM创建的模块
svm = cv2.ml.SVM_create()
 
# 4 计算当前的hog，需要准备各种参数，并且我们需要把参数计算完后保存在某个地方，所以我们需要新设置一定的数组，或者是当前hog特征的维度
featureNum = int(((128-16)/8+1)*((64-16)/8+1)*4*9)
# 3780，特征的维度，是一个int类型；((128-16)/8+1)是block的数量，((64-16)/8+1)为windows的宽度，4就是指的一个block里面有4个cell，9是一个cell里面有9个Bin，这样计算可以的恶道3780维
# 还需要创建一个feature数组和一个label数组用于装载当前的特征，为接下来的第五步和第六步作准备，将标签和特征准备好
featureArray = np.zeros(((PosNum+NegNum), featureNum), np.float32)
# featureArray是一个二维的数组，第一个(PosNum+NegNum)是正负样本的个数，featureNum特征的维度
labelArray = np.zeros(((PosNum+NegNum), 1), np.int32)       # 定义一个标签，也是一个二维的，参数和上面的一样
# SVM 是监督学习，所以需要样本和标签 SVM进行学习，而学习的是图片中的的hog特征，所以我们可以说hog特征可以说做是SVM真正的样本，标签是我们在进行SVM训练的时候，进行监督学习使用的
# 遍历所有的图片:正负样本都需要遍历
for i in range(0, PosNum):
	fileName = 'pos\\'+str(i+1)+'.jpg'
	img = cv2.imread(fileName)             # 图片的读取
	hist = hog.compute(img, (8, 8))        # 当前hog的计算 3780维的数据，用hist装载特征，计算HOG描述子，检测窗口移动步长(8,8)
	# 当前的问题是：我们需要将hog特征装载到featureArray中，而featureArray是一个二维的，而计算出来的只是一个hist,那么这一步怎么完成呢？
	# 其实我们这里的hist是一个3780维的，而featureArray是一个二维的，且第一个参数是正负样本的个数，第二个参数是featureNum，我们可以这么操作：
	for j in range(0,featureNum):
		# featureArray装载的是hog的特征，比如说i=1的时候，第一个hog表示为hog1，i=2的时候为hog2，第二个特征，每一个特征是3780维的，所以hist[j]要放到i行，第j列中
		featureArray[i,j] = hist[j]        # hog特征的装载
	labelArray[i,0] = 1          # 正样本标签为1，labelArray也是一个二维的，n行1列的，所以纵坐标放置的是0，正样本处理完毕，接下来的负样本的设置是一样的
 
for i in range(0, NegNum):
	fileName = 'neg\\'+str(i+1)+'.jpg'
	img = cv2.imread(fileName)
	hist = hog.compute(img,(8,8))
	for j in range(0,featureNum):
		featureArray[i+PosNum,j] = hist[j]         # 同样要把特征放在featureArray中，所以i+PosNum是要记录负样本的时候必须装载在正样本的后面
	labelArray[i+PosNum,0] = -1 # 负样本标签为-1
 
# 设置SVM的属性，setType设置属性，添加当前类型，再来设置setKernel为SVM的线性内核，再来设置setC
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.setC(0.01)
 
# 6 train，调用train进行训练，参数：1.特征数组；2.机器学习ROW_SAMPLE；3.标签数组。返回值为ret
ret = svm.train(featureArray, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labelArray)
 
# 预测可以运用svm.predict来进行预测，这里我们不用，使用其他方法来进行检测
# 7 预测（创建myHog--->myDect参数得到-->来源于resultArray（公式得到） rho(训练得到)）
# rho是svm得到的一个hog的描述信息，这个在最后的阈值判决的时候起作用，在累加的时候起作用
# 深入到hog以及svm最后的判决中看
alpha = np.zeros((1), np.float32)
# getDecisionFunction方法最核心的还是svm的计算，svm来源于训练方法，样本准备好后训练可以得到svm，然后得到rho
rho = svm.getDecisionFunction(0, alpha)
print(rho)
print(alpha)
 
# resultArray，定义alphaArray，我们需要用alphaArray和支持向量机数组进行相乘
alphaArray = np.zeros((1, 1), np.float32)
# 设置支持向量机数组
supportVArray = np.zeros((1, featureNum), np.float32)
resultArray = np.zeros((1, featureNum), np.float32)
alphaArray[0, 0] = alpha     # 一行一列的，所以第一个元素是[0, 0]
resultArray = -1*alphaArray*supportVArray       # 计算公式；resultArray 计算，支持向量的个数，只需要当成参数就行
 
# mydect参数，构建detect
myDetect = np.zeros(3781, np.float32)
for i in range(0, 3780):
	# 是一个一维的，myDetect
	myDetect[i] = resultArray[0,i]
myDetect[3780] = rho[0]
# myHog的创建很重要
# 构建好Hog，用HOGDescriptor方法构建
myHog = cv2.HOGDescriptor()
# 返回的myHog，用setSVMDetector设置属性
myHog.setSVMDetector(myDetect)
 
# 待检测图片的加载
imageSrc = cv2.imread('test2.jpg', 1)
# 检测小狮子 (8,8)winds的滑动步长 1.05 缩放系数 (32,32)窗口大小
# 完成检测，返回的目标包含哪些信息，myHog有个方法detectMultiScale，和人脸识别比较类似，缩放。
# 它可以检测出图片中所有的目标，并将目标用vector保存各个目标的坐标、大小（用矩形表示），函数由分类器对象调用；1.05是缩放，(8, 8)windows的滑动步长，(32, 32)窗体大小
# myHog的创建很重要
objs = myHog.detectMultiScale(imageSrc, 0, (8, 8), (32, 32), 1.05, 2)
# 起始位置、宽和高 objs三维信息，获取目标的坐标，是三维的，所以我们需要定义一个三维的坐标，这些信息放在三维中的最后一维
x = int(objs[0][0][0])       # 坐标，w和h是宽高
y = int(objs[0][0][1])
w = int(objs[0][0][2])
h = int(objs[0][0][3])
 
# 目标的绘制 图片 起始位置 终止位置 颜色，绘制矩形框
cv2.rectangle(imageSrc, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0))
# 目标的展示
cv2.imshow('dst', imageSrc)
cv2.waitKey(0)
 
 

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