C ++ OpenCV 3.4：HOG detectMultiScale（）/ detect（）问题

Question

我遇到了detectmultiScale（）函数的问题。我正在开发一个多个对象（汽车，树，建筑......）的对象识别器。为此，我训练了n个二进制SVM（object_i / no_object_i）。在测试集上（使用相同大小的补丁），我可以获得大约90％的准确度，这是相当不错的。但是，当我使用它们检测较大图像中的对象（即使用MultiScale（））时，无论我使用何种模型，我都会在图像中间找到一个漂亮的窗口。

你对这里的问题有什么想法吗？我使用了detect（）函数，在这种情况下，我确实得到了完全相反的情况。到处都是广场。

我也给了一个矢量作为函数参数来获得置信度权重。但是，返回的值总是在20 - 30左右。有人知道它们是什么意思吗？哪个因素应该正常化？

import csv
import io
import urllib.request
csv_response = urllib.request.urlopen(url)
lst = list(csv.reader(io.TextIOWrapper(csv_response)))

Answer 1

好的，我为线性SVM解决了这个问题。既然没有关于这一点的文档，也许它对其他人有用，所以：我们走了！

问题是alphas和rhos已经在内部乘以-1，因此需要这样做：

// get the support vectors
    cv::Mat sv = svm->getSupportVectors();
    sv = -sv;
    const int sv_total = sv.rows;
    // get the decision function
    cv::Mat alpha, svidx;
    double rho = svm->getDecisionFunction(0, alpha, svidx);
    std::vector< float > hog_detector(sv.cols + 1);
    memcpy(&hog_detector[0], sv.ptr(), sv.cols * sizeof(hog_detector[0]));
    hog_detector[sv.cols] = (float) rho;

之后它不能完美地运作，但是做了它应该做的事情，并且与错误的＆＃34;相比非常快。版本

Answer 2

我也遇到同样的问题。无论输入什么测试图像，输出始终在中间有一个矩形，并且矩形始终出现在同一位置。

我用David Romero的解决方案修复了它！非常感谢！

// get the support vectors
    cv::Mat sv = svm->getSupportVectors();
    sv = -sv;
    const int sv_total = sv.rows;
    // get the decision function
    cv::Mat alpha, svidx;
    double rho = svm->getDecisionFunction(0, alpha, svidx);
    std::vector< float > hog_detector(sv.cols + 1);
    memcpy(&hog_detector[0], sv.ptr(), sv.cols * sizeof(hog_detector[0]));
    hog_detector[sv.cols] = (float) rho;

效果很好！