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对输入图片进行行人检测时由于图片的大e69da5e887aa62616964757a686964616f31333337396233小不一样,所以要用到多尺度检测。这里是用hog类的方法detectMultiScale。参数解释如下:
HOGDescriptor::detectMultiScale(const GpuMat& img, vector& found_locations, doublehit_threshold=0, Size win_stride=Size(), Size padding=Size(), double scale0=1.05, int group_threshold=2)
该函数表示对输入的图片img进行多尺度行人检测 img为输入待检测的图片;
found_locations为检测到目标区域列表;
参数3为程序内部计算为行人目标的阈值,也就是检测到的特征到SVM分类超平面的距离;
参数4为滑动窗口每次移动的距离。它必须是块移动的整数倍;
参数5为图像扩充的大小;
参数6 :scale0为比例系数,即被检测图像每一次被压缩的比例,这个可以从OPENCV的hog.cpp源文件中看出:
for( levels = 0; levels < nlevels; levels++ )
{
//若待检测图像的尺寸小于检测窗口的尺寸,则停止检测
levelScale.push_back(scale);
if( cvRound(img.cols/scale) < winSize.width ||
cvRound(img.rows/scale) < winSize.
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