Question

我遇到使用Python，OpenCV 3.1和HOG进行有用检测的问题。虽然我的工作代码没有错误地执行，但训练有素的HOG / SVM组合无法检测到测试图像。

从OpenCV示例和其他Stack Overflow讨论开始，我开发了以下方法。

win_size = (64, 64)
block_size = (16, 16)
block_stride = (8, 8)
cell_size = (8, 8)
nbins = 9
deriv_aperture = 1
win_sigma = 4.
histogram_norm_type = 0
l2_hys_threshold = 2.0000000000000001e-01
gamma_correction = 0
nlevels = 64

hog = cv2.HOGDescriptor(win_size,
                        block_size,
                        block_stride,
                        cell_size,
                        nbins,
                        deriv_aperture,
                        win_sigma,
                        histogram_norm_type,
                        l2_hys_threshold,
                        gamma_correction,
                        nlevels)

window_stride = (8, 8)
padding = (8, 8)
locations = ((0, 0),)

histograms = []
# not showing the loop here but
# create histograms for 600 positive and 600 negative images
# all images are of size 64x64
histograms.append(np.transpose(hog.compute(roi, window_stride, padding, locations)))

training_data = np.concatenate(histograms)
classifications = np.array([1] * 600 + [0] * 600)

svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.setC(0.01)
svm.setTermCriteria((cv2.TermCriteria_MAX_ITER, 100, 1e-6))

svm.train(training_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, classifications)

# testing
test_img = cv2.imread('test_image.jpg')
svmvec = svm.getSupportVectors()[0]
rho = -svm.getDecisionFunction(0)[0]
svmvec = np.append(svmvec, rho)
hog.setSVMDetector(svmvec)
found, w = hog.detectMultiScale(test_img)

在每次测试中，found是图像中心的单个矩形，并不位于测试图像中正片所在的位置。

我已经根据Stack Overflow答案和其他OpenCV样本和讨论尝试了许多不同的参数组合。他们都没有改变结果。

Answer 1

我认为您需要所有支持向量。所以问题不在于你的训练代码，而是你的考试。

svm.train(training_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, classifications)

您使用所有数据进行培训，但在测试时，您只使用生成的分类器的一小部分。

svmvec = svm.getSupportVectors()[0]

更改此行，您将减少一个问题。

Answer 2

在中心创建单个矩形的原因是因为检测器几乎将所有区域分类为＆＃34; human＆＃34;。默认情况下，detectMultiScale会抑制矩形的重叠。所以你只能看到中心的单个矩形。您可以使用detectMultiScale的finalThreshold选项关闭此抑制。

hogParams = { 'finalThreshold': 0}
found, w = hog.detectMultiScale(test_img, **hogParams)

默认情况下，此参数设置为2。您可以看到几乎所有区域都由矩形颜色填充。

我对此的回答＆＃34;错误分类＆＃34;是标签顺序的简单改变。

classifications = np.array([0] * 600 + [1] * 600)

使用OpenCV在Python中进行HOG培训和检测

2 个答案: