samples/cpp/peopledetect.cpp

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#include <opencv2/objdetect.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/videoio.hpp>
#include <iostream>
#include <iomanip>
 
using namespace cv;
using namespace std;
 
class Detector
{
    enum Mode { Default, Daimler } m;
    HOGDescriptor hog, hog_d;
public:
Detector() : m(Default), hog(), hog_d(Size(48, 96), Size(16, 16), Size(8, 8), Size(8, 8), 9)
    {
hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());
hog_d.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDaimlerPeopleDetector());
    }
    void toggleMode() { m = (m == Default ? Daimler : Default); }
    string modeName() const { return (m == Default ? "Default" : "Daimler"); }
vector<Rect> detect(InputArray img)
    {
        // 使用默认参数运行检测器。为了获得更高的命中率
        // (以及更多的误报，分别)，降低 hitThreshold 和
        // groupThreshold（将 groupThreshold 设置为 0 以完全关闭分组）。
vector<Rect> found;
        if (m == Default)
hog.detectMultiScale(img, found, 0, Size(8,8), Size(), 1.05, 2, false);
        else if (m == Daimler)
hog_d.detectMultiScale(img, found, 0, Size(8,8), Size(), 1.05, 2, true);
        return found;
    }
    void adjustRect(Rect & r) const
    {
        // HOG 检测器返回的矩形略大于实际对象，
        // 因此我们稍微缩小矩形以获得更好的输出。
r.x += cvRound(r.width*0.1);
r.width = cvRound(r.width*0.8);
r.y += cvRound(r.height*0.07);
r.height = cvRound(r.height*0.8);
    }
};
 
static const string keys = "{ help h | | 打印帮助信息 }"
                           "{ camera c | 0 | 从摄像头捕获视频（设备索引从 0 开始）}"
                           "{ video v | | 使用视频作为输入 }";
 
int main(int argc, char** argv)
{
    CommandLineParser parser(argc, argv, keys);
parser.about("此示例演示了 HoG 描述符的使用。");
    if (parser.has("help"))
    {
parser.printMessage();
        return 0;
    }
    int camera = parser.get<int>("camera");
    string file = parser.get<string>("video");
    if (!parser.check())
    {
parser.printErrors();
        return 1;
    }
 
    VideoCapture cap;
    if (file.empty())
cap.open(camera);
    else
    {
file = samples::findFileOrKeep(file);
cap.open(file);
    }
    if (!cap.isOpened())
    {
cout << "无法打开视频流：'" << (file.empty() ? "<camera>" : file) << "'" << endl;
        return 2;
    }
 
cout << "按 'q' 或 <ESC> 退出。" << endl;
cout << "按 <空格键> 在 Default 和 Daimler 检测器之间切换" << endl;
Detector detector;
    Mat frame;
    for (;;)
    {
cap >> frame;
        if (frame.empty())
        {
cout << "读取完成：空帧" << endl;
            break;
        }
        int64 t = getTickCount();
vector<Rect> found = detector.detect(frame);
t = getTickCount() - t;
 
        // 显示窗口
        {
ostringstream buf;
buf << "模式: " << detector.modeName() << " ||| "
<< "FPS: " << fixed << setprecision(1) << (getTickFrequency() / (double)t);
            putText(frame, buf.str(), Point(10, 30), FONT_HERSHEY_PLAIN, 2.0, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
        }
        for (vector<Rect>::iterator i = found.begin(); i != found.end(); ++i)
        {
            Rect &r = *i;
detector.adjustRect(r);
            rectangle(frame, r.tl(), r.br(), cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
        }
        imshow("人体检测器", frame);
 
        // 与用户交互
        const char key = (char)waitKey(1);
        if (key == 27 || key == 'q') // ESC
        {
cout << "已请求退出" << endl;
            break;
        }
        else if (key == ' ')
        {
detector.toggleMode();
        }
    }
    return 0;
}