如何利用opencv进行样本训练

对输入进行行人检测时由于的大小不一样，所以要用到多尺度检测。这里是用hog类的方法detectMultiScale。参数解释如下：

HOGDescriptor::detectMultiScale(const GpuMat& img, vector<Rect>& found_locations, doublehit_threshold=0, Size win_stride=Size(), Size padding=Size(), double scale0=105, int group_threshold=2)

该函数表示对输入的img进行多尺度行人检测 img为输入待检测的；

found_locations为检测到目标区域列表；

参数3为程序内部计算为行人目标的阈值，也就是检测到的特征到SVM分类超平面的距离;

参数4为滑动窗口每次移动的距离。它必须是块移动的整数倍；

参数5为图像扩充的大小；

参数6  :scale0为比例系数，即被检测图像每一次被压缩的比例，这个可以从OPENCV的hogcpp源文件中看出：

 for( levels = 0; levels < nlevels; levels++ )

    {

        //若待检测图像的尺寸小于检测窗口的尺寸，则停止检测

  levelScalepush_back(scale);

        if( cvRound(imgcols/scale) < winSizewidth ||

            cvRound(imgrows/scale) < winSizeheight ||

            scale0 <= 1 )

            break;

        scale = scale0;

    }

之前一直理解的是检测窗口会不断的按照比例系数放大，其实检测窗口是固定不变的，是待检测图像按照比例系数缩小。

参数7为组阈值，即校正系数，当一个目标被多个窗口检测出来时，该参数此时就起了调节作用，为0时表示不起调节作用。

最后对检测出来的目标矩形框，要采用一些方法处理，比如说2个目标框嵌套着，则选择最外面的那个框。 因为hog检测出的矩形框比实际人体框要稍微大些,所以需要对这些矩形框大小尺寸做一些调整。

在进行交通灯检测的程序编写中，经过各种调整，还是使用detectMultiScale(src, found,0,Size(8,8), Size(32,32), 105, 2)最终通过了，其他的参数一直报错。其中第五个参数为Size(0,0)时，检测出的矩形框数量为65个，Size(32,32)时检测出的矩形框为83个，调整为Size(64,64)后检测到的矩形框增加为109个，说明这个参数的尺寸越大，好像检测量越大，检测出的矩形框越多。暂时是这么认为的，以后想清楚了再来更新吧。

下面的一组实验结果是对第4个参数的理解，第四个参数越大，检测窗口移动的步长越大，检测的目标个数越小。（检测是在训练样本数量很少的情况下完成的，提高训练样本数量可以增加检测的精度）

下图是参数为detectMultiScale(src, found,0,Size(4,4), Size(0,0), 105, 2)的检测结果，矩形框个数为38个

下图是参数为detectMultiScale(src, found,0,Size(16,16), Size(0,0), 105, 2)的检测结果，矩形框个数为88个

当第4个参数为Size(64,64)时，检测窗口仅为12个。detectMultiScale(src, found,0,Size(32,32), Size(0,0), 105, 2)

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