利用Hog特征和SVM分类器进行行人检测

        在2005年CVPR上，来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出利用Hog进行特征提取，利用线性SVM作为分类器，从而实现行人检测。而这两位也通过大量的测试发现，Hog+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来，虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法，但基本都以该算法为基础框架。因此，Hog+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。在OpenCV2.0之后的版本，都有Hog特征描述算子的API，而至于SVM，早在OpenCV1.0版本就已经集成进去了；OpenCV虽然提供了Hog和SVM的API，也提供了行人检测的sample，遗憾的是，OpenCV并没有提供样本训练的sample。这也就意味着，很多人只能用OpenCV自带的已经训练好的分类器来进行行人检测。然而，OpenCV自带的分类器是利用Navneet Dalal和Bill Triggs提供的样本进行训练的，不见得能适用于你的应用场合。因此，针对你的特定应用场景，很有必要进行重新训练得到适合你的分类器。本文的目的，正在于此。

重新训练行人检测的流程：

（1）准备训练样本集合；包括正样本集和负样本集；根据机器学习的基础知识我们知道，要利用机器学习算法进行样本训练，从而得到一个性能优良的分类器，训练样本应该是无限多的，而且训练样本应该覆盖实际应用过程中可能发生的各种情况。（很多朋友，用10来个正样本，10来个负样本进行训练，之后，就进行测试，发现效果没有想象中的那么好，就开始发牢骚，抱怨。。。对于这些人，我只能抱歉的说，对于机器学习、模式识别的认识，你还处于没有入门的阶段）；实际应用过程中，训练样本不可能无限多，但无论如何，三五千个正样本，三五千个负样本，应该不是什么难事吧？（如果连这个都做不到，建议你别搞机器学习，模式识别了；训练素材都没有，怎么让机器学习到足够的信息呢？）

（2）收集到足够的训练样本之后，你需要手动裁剪样本。例如，你想用Hog+SVM来对商业步行街的监控画面中进行行人检测，那么，你就应该用收集到的训练样本集合，手动裁剪画面中的行人（可以写个简单程序，只需要鼠标框选一下，就将框选区域保存下来）。

（3）裁剪得到训练样本之后，将所有正样本放在一个文件夹中；将所有负样本放在另一个文件夹中；并将所有训练样本缩放到同样的尺寸大小。OpenCV自带的例子在训练时，就是将样本缩放为64*128进行训练的；

（4）提取所有正样本的Hog特征；

（5）提取所有负样本的Hog特征；

（6）对所有正负样本赋予样本标签；例如，所有正样本标记为1，所有负样本标记为0；

（7）将正负样本的Hog特征，正负样本的标签，都输入到SVM中进行训练；Dalal在论文中考虑到速度问题，建议采用线性SVM进行训练。这里，不妨也采用线性SVM；

（8）SVM训练之后，将结果保存为文本文件。

（9）线性SVM进行训练之后得到的文本文件里面，有一个数组，叫做support vector，还有一个数组，叫做alpha,有一个浮点数，叫做rho;将alpha矩阵同support vector相乘，注意，alpha*supportVector,将得到一个列向量。之后，再该列向量的最后添加一个元素rho。如此，变得到了一个分类器，利用该分类器，直接替换opencv中行人检测默认的那个分类器（cv::HOGDescriptor::setSVMDetector()），就可以利用你的训练样本训练出来的分类器进行行人检测了。

下面给出样本训练的参考代码：

class Mysvm: public CvSVM
{
public:
    int get_alpha_count()
    {
        return this->sv_total;
    }

    int get_sv_dim()
    {
        return this->var_all;
    }

    int get_sv_count()
    {
        return this->decision_func->sv_count;
    }

    double* get_alpha()
    {
        return this->decision_func->alpha;
    }

    float** get_sv()
    {
        return this->sv;
    }

    float get_rho()
    {
        return this->decision_func->rho;
    }
};

void Train()
{
    char classifierSavePath[256] = "c:/pedestrianDetect-peopleFlow.txt";

    string positivePath = "E:\\pictures\\train1\\pos\\";
    string negativePath = "E:\\pictures\\train1\\neg\\";

    int positiveSampleCount = 4900;
    int negativeSampleCount = 6192;
    int totalSampleCount = positiveSampleCount + negativeSampleCount;

    cout<<"//"<<endl;
    cout<<"totalSampleCount: "<<totalSampleCount<<endl;
    cout<<"positiveSampleCount: "<<positiveSampleCount<<endl;
    cout<<"negativeSampleCount: "<<negativeSampleCount<<endl;

    CvMat *sampleFeaturesMat = cvCreateMat(totalSampleCount , 1764, CV_32FC1);
    //64*128的训练样本，该矩阵将是totalSample*3780,64*64的训练样本，该矩阵将是totalSample*1764
    cvSetZero(sampleFeaturesMat);  
    CvMat *sampleLabelMat = cvCreateMat(totalSampleCount, 1, CV_32FC1);//样本标识  
    cvSetZero(sampleLabelMat);  

    cout<<"************************************************************"<<endl;
    cout<<"start to training positive samples..."<<endl;

    char positiveImgName[256];
    string path;
    for(int i=0; i<positiveSampleCount; i++)  
    {  
        memset(positiveImgName, '\0', 256*sizeof(char));
        sprintf(positiveImgName, "%d.jpg", i);
        int len = strlen(positiveImgName);
        string tempStr = positiveImgName;
        path = positivePath + tempStr;

        cv::Mat img = cv::imread(path);
        if( img.data == NULL )
        {
            cout<<"positive image sample load error: "<<i<<" "<<path<<endl;
            system("pause");
            continue;
        }

        cv::HOGDescriptor hog(cv::Size(64,64), cv::Size(16,16), cv::Size(8,8), cv::Size(8,8), 9);
        vector<float> featureVec; 

        hog.compute(img, featureVec, cv::Size(8,8));  
        int featureVecSize = featureVec.size();

        for (int j=0; j<featureVecSize; j++)  
        {          
            CV_MAT_ELEM( *sampleFeaturesMat, float, i, j ) = featureVec[j]; 
        }  
        sampleLabelMat->data.fl[i] = 1;
    }
    cout<<"end of training for positive samples..."<<endl;

    cout<<"*********************************************************"<<endl;
    cout<<"start to train negative samples..."<<endl;

    char negativeImgName[256];
    for (int i=0; i<negativeSampleCount; i++)
    {  
        memset(negativeImgName, '\0', 256*sizeof(char));
        sprintf(negativeImgName, "%d.jpg", i);
        path = negativePath + negativeImgName;
        cv::Mat img = cv::imread(path);
        if(img.data == NULL)
        {
            cout<<"negative image sample load error: "<<path<<endl;
            continue;
        }

        cv::HOGDescriptor hog(cv::Size(64,64), cv::Size(16,16), cv::Size(8,8), cv::Size(8,8), 9);  
        vector<float> featureVec; 

        hog.compute(img,featureVec,cv::Size(8,8));//计算HOG特征
        int featureVecSize = featureVec.size();  

        for ( int j=0; j<featureVecSize; j ++)  
        {  
            CV_MAT_ELEM( *sampleFeaturesMat, float, i + positiveSampleCount, j ) = featureVec[ j ];
        }  

        sampleLabelMat->data.fl[ i + positiveSampleCount ] = -1;
    }  

    cout<<"end of training for negative samples..."<<endl;
    cout<<"********************************************************"<<endl;
    cout<<"start to train for SVM classifier..."<<endl;

    CvSVMParams params;  
    params.svm_type = CvSVM::C_SVC;  
    params.kernel_type = CvSVM::LINEAR;  
    params.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 1000, FLT_EPSILON);
    params.C = 0.01;

    Mysvm svm;
    svm.train( sampleFeaturesMat, sampleLabelMat, NULL, NULL, params ); //用SVM线性分类器训练
    svm.save(classifierSavePath);

    cvReleaseMat(&sampleFeaturesMat);
    cvReleaseMat(&sampleLabelMat);

    int supportVectorSize = svm.get_support_vector_count();
    cout<<"support vector size of SVM："<<supportVectorSize<<endl;
    cout<<"************************ end of training for SVM ******************"<<endl;

    CvMat *sv,*alp,*re;//所有样本特征向量 
    sv  = cvCreateMat(supportVectorSize , 1764, CV_32FC1);
    alp = cvCreateMat(1 , supportVectorSize, CV_32FC1);
    re  = cvCreateMat(1 , 1764, CV_32FC1);
    CvMat *res  = cvCreateMat(1 , 1, CV_32FC1);

    cvSetZero(sv);
    cvSetZero(re);
  
    for(int i=0; i<supportVectorSize; i++)
    {
        memcpy( (float*)(sv->data.fl+i*1764), svm.get_support_vector(i), 1764*sizeof(float));    
    }

    double* alphaArr = svm.get_alpha();
    int alphaCount = svm.get_alpha_count();

    for(int i=0; i<supportVectorSize; i++)
    {
        alp->data.fl[i] = alphaArr[i];
    }
    cvMatMul(alp, sv, re);

    int posCount = 0;
    for (int i=0; i<1764; i++)
    {
        re->data.fl[i] *= -1;
    }

    FILE* fp = fopen("c:/hogSVMDetector-peopleFlow.txt","wb");
    if( NULL == fp )
    {
        return 1;
    }
    for(int i=0; i<1764; i++)
    {
        fprintf(fp,"%f \n",re->data.fl[i]);
    }
    float rho = svm.get_rho();
    fprintf(fp, "%f", rho);
    cout<<"c:/hogSVMDetector.txt 保存完毕"<<endl;//保存HOG能识别的分类器
    fclose(fp);

    return 1;
}

接着，再给出利用训练好的分类器进行行人检测的参考代码：

void Detect()
{
    CvCapture* cap = cvCreateFileCapture("E:\\02.avi");
    if (!cap)
    {
        cout<<"avi file load error..."<<endl;
        system("pause");
        exit(-1);
    }

    vector<float> x;
    ifstream fileIn("c:/hogSVMDetector-peopleFlow.txt", ios::in);
    float val = 0.0f;
    while(!fileIn.eof())
    {
        fileIn>>val;
        x.push_back(val);
    }
    fileIn.close();

    vector<cv::Rect>  found;
    cv::HOGDescriptor hog(cv::Size(64,64), cv::Size(16,16), cv::Size(8,8), cv::Size(8,8), 9);
    hog.setSVMDetector(x);

    IplImage* img = NULL;
    cvNamedWindow("img", 0);
    while(img=cvQueryFrame(cap))
    {
        hog.detectMultiScale(img, found, 0, cv::Size(8,8), cv::Size(32,32), 1.05, 2);
        if (found.size() > 0)
        {

            for (int i=0; i<found.size(); i++)
            {
                CvRect tempRect = cvRect(found[i].x, found[i].y, found[i].width, found[i].height);

                cvRectangle(img, cvPoint(tempRect.x,tempRect.y),
                    cvPoint(tempRect.x+tempRect.width,tempRect.y+tempRect.height),CV_RGB(255,0,0), 2);
            }
        }
    }
    cvReleaseCapture(&cap);
}