如何实现基于opencv的行人检测

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基于方向梯度直方图(HOG)/线性支持向量机(SVM)算法的行人检测方法中存在检测速度慢的问题，如下图所示，对一张400*490像素的图片进行检测要接近800毫秒，所以hog+svm的方法放在视频中进行行人检测时，每秒只能检测1帧图片，1帧/s根本不能达到视频播放的流畅性。

本文采用先从视频每帧的图像中提取出物体的轮廓（也可以对前后两针图片做差，只对有变化的部分进行检测，其目的一样，都是减少运算的面积），再对每个轮廓进行HOG+SVM检测，判断是否为行人。可以大大的缩减HOG+SVM的面积，经实测，检测速度可以达到10帧/S，可以勉强达到视频流畅的要求。

轮廓的提取用的是cv::findContours的API，感兴趣的可以自己去查看相关资料

首先介绍下方向梯度直方图。

在图像或者视频帧中，边缘方向密度分布可以很好地描述局部目标的形状和表象，也就是说通过 HOG特征，可以有效地将人体和复杂背景区分出来。对于行人检测中 HOG 特征提取的具体实现方法是: 将视频中的每一帧通过滑动窗口切割成很小的区域( Cell) ，通过计算每个区域面的方向梯度特征，得到每个区域的方向特征直方图，小区域再组成更大的区域，通过将区域的方向梯度特征组合起来并在块单元中进行归一化处理，就形成了一个 Block 内 HOG 描述子，遍历搜索所有的方向特征从而最终构成一个帧的 HOG 描述特征向量。算法的过程［3］分为:

①将一个视频的每一帧进行灰度化处理。把视频的每一帧彩色空间变成灰度空间，因为 HOG 中不需要彩色信息的帮助。

②对输入的视频的每一帧进行颜色空间的归一化。由于视频中人信息的复杂性，背影的灰暗程度以及光照的影响都对检测器的鲁棒性有一定的影响，归一化可以很大程度上降低这些的影响。这 里 使 用gamma 校正: 对像素值求其平方根( 降低数值大小) 。

③计算像素梯度。这是 HOG 特征检测中最重要的一个环节，通过像素的梯度方向直方图来描述像素的特征。特别注意的是我们不需要做平滑处理，因为平滑处理的本质就是迷糊图像，降低了像素边缘信息，因而就不能很好地提取边缘信息来表达特征。

④将图像划分成小 cell。这一步我们需要为计算梯度，建立梯度方向直方图定义一个载体，因此这里把图像分割成很小的区域，这里称为细胞单元，实验表明6 × 6 像素的细胞单元效果最佳。接着采用 9 个直方图来统计一个细胞单元里面的特征信息。360°不考虑
正负方向，把方向分成 9 份，如图 1 所示，称为 bin，也就是每一个 bin 对应 20°，这样就把梯度方向映射到直方图里面，9 个方向特征向量代表 9 个 bin，增幅就代表每一个 bin 的权值。

⑤统计每个 cell 的梯度直方图即可形成每个 cell的 descriptor。

⑥将每几个 cell 组成一个 block，一个 block 内所有 cell 的特征串联起来，便得到该 block 的 HOG 特征descriptor。

⑦将图像内所有 block 的 HOG 特征收集起来就可得到该图像特征向量。

支持向量机

支持向量机( Support Vector Machine) 就是风险降低到最小程度上，寻找最优的解决方案。视频检测特征分类中，就是针对低维空间的线性不可分问题，通过核函数映射到高维空间达到线性可分，再进行线性分割实现特征分类。
SVM 具有以下几个特点:
( 1) 小样本。
( 2) 非 线 性 问 题。即针对线性的不可分问题，SVM 通过松弛变量以及核函数进行解决。
( 3) 高维模式识别。在某些样本，例如密集型特征，可以达到几万甚至十几万的维数，如果不对样本进行降维，SVM 也能够找出支持向量样本，对这些特征训练出优秀的分类器。

视频检测代码：

void video_test() {void display(Mat, vector<Rect>&);            //void Crop_picture();     //void train();//void save_hard_example();//Crop_picture();     //裁切负样本图片，每张负样本图片随机裁成10张//train();          //训练正负样本//save_hardexample()     //根据正负样本得到的检测子，对INRIAPerson/Train/neg/中的图片进行测试，并将错检的样本保存//train();      //训练正负样本及难例样本 //加载svm分类器的系数HOGDescriptor hog; string str;vector<float> detector; vector<Rect> people;VideoCapture capture(VideotestPath);Mat frame, foreground; int num = 0; Ptr<BackgroundSubtractorMOG2> mod = createBackgroundSubtractorMOG2(); while (true){vector<Rect> rect6;if (!capture.read(frame))break;mod->apply(frame, foreground, 0.01);hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());//hog.setSVMDetector(detector);vector<Rect> rect5;display(foreground, rect5);vector<Rect> ret = rect5;for (auto i = 0; i != ret.size(); i++){Mat a = frame; if (ret[i].x > 50 && ret[i].y > 50 && ret[i].x + ret[i].width <670 && ret[i].y + ret[i].height < 520){ret[i].x = ret[i].x - 50;ret[i].y = ret[i].y - 50; ret[i].width = ret[i].width + 100; ret[i].height = ret[i].height + 100;}Mat src(a(ret[i]));cout << ret[i].x << " " << ret[i].y << " " << ret[i].width << " " << ret[i].height << endl;// imshow("aa", src); waitKey(0);// cv::namedWindow("src", CV_WINDOW_NORMAL);    if (ret[i].width >= 64 && ret[i].height >= 128) hog.detectMultiScale(src, people, 0, Size(4, 4), Size(0, 0), 1.07, 2);//cout << people.size()<<endl;for (size_t j = 0; j < people.size(); j++){people[j].x += ret[i].x; people[j].y += ret[i].y;rect6.push_back(people[j]);//rectangle(frame, people[j], cv::Scalar(0, 0, 255), 2);}//imshow(" ", frame); waitKey(0); }//因为多尺度检测得到的结果矩形框较大，按比例缩减矩形框for (auto h = 0; h != rect6.size(); h++){rect6[h].x += cvRound(rect6[h].width*0.1);rect6[h].width = cvRound(rect6[h].width*0.8);rect6[h].y += cvRound(rect6[h].height*0.07);rect6[h].height = cvRound(rect6[h].height*0.8);rectangle(frame, rect6[h], cv::Scalar(0, 0, 255), 1);//rect2[h] = boundingRect(frame);}imshow(" ", frame); waitKey(1);}waitKey();}

提取轮廓的代码：

void display(Mat gray_diff, vector<Rect>& rect){//Mat res = src.clone();vector<vector<Point>> cts;  //定义轮廓数组findContours(gray_diff, cts, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE); //查找轮廓,，模式为只检测外轮廓，并存储所有的轮廓点  //vector<Rect> rect; //定义矩形边框for (int i = 0; i < cts.size(); i++){if (contourArea(cts[i])>th_area)       //计算轮廓的面积，排除小的干扰轮廓  //查找外部矩形边界  rect.push_back(boundingRect(cts[i]));   //计算轮廓的垂直边界最小矩形 }cout << rect.size() << endl;     //输出轮廓个数}

检测效果：

进行HOG+SVM的四个顶点像素坐标。可以看到每次运算的面积小了很多。

当然 ，是可以优化，比如每两帧图片检测一次，下一帧图片保持上一帧的检测结果。比如轮廓区域的面积怎么去合适的框起来，如何设定合适的阈值去滤掉小框，两个框重叠时，怎么去优化，减小进行运算的面积。本文只是给个思路，具体读者可以自己去实现。

以上是“如何实现基于opencv的行人检测”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注编程网行业资讯频道！