使用Hog功能进行物体识别

Question

您好我会识别我的图片上的物品

在创建一个用 svm 进行训练的数据集之前，我只是裁剪了我的图像的单个部分，计算出的猪的描述符将它们放入svmdetector，然后尝试在原始图像上使用多尺度检测找到它。

然而，检测指出了我的图像的中心。我不确定我是否在生猪检测中做错了，或者我只是标记了错误的地方。

这是我的形象

这是裁剪的一部分

这是结果

我的代码如下。

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include <math.h>
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <dirent.h>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
Mat img2 = imread("part.jpg");
Mat img3 = imread("full.jpg");
    HOGDescriptor d2( Size(img2.rows,img2.cols), Size(8,8), Size(4,4), Size(4,4), 9);
    HOGDescriptor d3;
    vector< float> descriptorsValues2,descriptorsValues3;
    vector< Point> locations2,locations3;
    d2.compute( img2, descriptorsValues2, Size(0,0), Size(0,0), locations2);
    d2.setSVMDetector(descriptorsValues2);
    vector< Rect> found,found_filtered;
    d2.detectMultiScale(img3, found, 0, Size(0,0), Size(0,0), 1.05, 2);

size_t i, j;
    for (i=0; i<found.size(); i++)
    {
        Rect r = found[i];
        for (j=0; j<found.size(); j++)
            if (j!=i && (r & found[j])==r)
                break;
        if (j==found.size())
            found_filtered.push_back(r);
    }

    for (i=0; i<found_filtered.size(); i++)
    {
        Rect r = found_filtered[i];
        r.x += cvRound(r.width*0.1);
        r.width = cvRound(r.width*0.8);
        r.y += cvRound(r.height*0.06);
        r.height = cvRound(r.height*0.9);
        rectangle(img3, r.tl(), r.br(), cv::Scalar(0,255,0), 2);
    }

    imshow("video capture", img3);
    waitKey(0);
    return 0;
}

谢谢你。