iOS 上的 OpenCV 对象检测 (HOGDescriptor)答案

【问题标题】：OpenCV Object Detection (HOGDescriptor) on iOSiOS 上的 OpenCV 对象检测 (HOGDescriptor)
【发布时间】：2016-09-12 15:03:33
【问题描述】：

我正在尝试让 OpenCV 库提供的人员检测器运行。到目前为止，我在我的 iPhone 6 上获得了不错的性能，但检测非常糟糕，几乎永远不会正确，我不确定为什么会这样，因为您可以使用相同的默认 HOG 描述符找到示例视频，并且检测效果更好。

代码如下：

- (void)processImage:(Mat&)image {
    cv::Mat cvImg, result;
    cvtColor(image, cvImg, COLOR_BGR2HSV);

    cv::vector<cv::Rect> found, found_filtered;

    hog.detectMultiScale(cvImg, found, 0, cv::Size(4,4), cv::Size(8,8), 1.5, 0);

    size_t i;
    for (i=0; i < found.size(); i++) {
        cv::Rect r = found[i];
        rectangle(image, r.tl(), r.br(), Scalar(0,255,0), 2);
    }
}

视频输入来自 iPhone 相机本身，每帧都会调用“processImage:”。对于 HOGDescriptor，我使用默认的人员检测器：

_hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());

感谢您的帮助。 :)

【问题讨论】：

删除cvtColor(image, cvImg, COLOR_BGR2HSV);这一行，然后重试。
自然hog.detectMultiScale(image...
我之前试过，然后我得到这个错误：OpenCV Error: Assertion failed (img.type() == CV_8U || img.type() == CV_8UC3) in computeGradient

标签： c++ ios iphone opencv object

【解决方案1】：

我是 openCV 的新手，所以对此持保留态度：行 cvtColor(image, cvImg, COLOR_BGR2HSV);将图像从 BGR 颜色空间转换为 HSV 颜色空间。从本质上讲，它将每个像素从由它拥有多少蓝色、绿色和红色表示，到由色调（颜色）、饱和度（多少颜色）和值（亮度）表示。显然，hogDescriptor 作用于 BGR 图像，而不是 HSV 图像。您需要向它传递一个 CV_8UC3 类型的图像：每像素 3 个通道 (C3) 的图像，例如。 BGR，以及每个通道（8U）一个8bit无符号数，这部分不太重要。你在方法 processImage() 中传递了什么？它应该是其中一种类型。如果不是，则需要知道类型并使用 cvtColor() 方法将其转换为 CV_8UC3

【讨论】：