該類實現了定向梯度直方圖（[65]）物件檢測器。更多...

#include <opencv2/cudaobjdetect.hpp>

cv::cuda::HOG 的協作圖

公共成員函式
virtual void	compute (InputArray img, OutputArray descriptors, Stream &stream=Stream::Null())=0
	返回為整個影像計算的塊描述符。

void	detect (InputArray img, std::vector< Point > &found_locations, std::vector< double > &confidences)

virtual void	detect (InputArray img, std::vector< Point > &found_locations, std::vector< double > *confidences=NULL)=0
	執行無多尺度視窗的物件檢測。

void	detectMultiScale (InputArray img, std::vector< Rect > &found_locations, std::vector< double > &confidences)

virtual void	detectMultiScale (InputArray img, std::vector< Rect > &found_locations, std::vector< double > *confidences=NULL)=0
	執行帶多尺度視窗的物件檢測。

void	detectMultiScaleWithoutConf (InputArray img, std::vector< Rect > &found_locations)
	執行帶多尺度視窗的物件檢測。

void	detectWithoutConf (InputArray img, std::vector< Point > &found_locations)
	執行無多尺度視窗的物件檢測。

virtual size_t	getBlockHistogramSize () const =0
	返回塊直方圖大小。

virtual Mat	getDefaultPeopleDetector () const =0
	返回用於人物檢測的分類器係數。

virtual HOGDescriptor::DescriptorStorageFormat	getDescriptorFormat () const =0

virtual size_t	getDescriptorSize () const =0
	返回分類所需的係數數量。

virtual bool	getGammaCorrection () const =0

virtual int	getGroupThreshold () const =0

virtual double	getHitThreshold () const =0

virtual double	getL2HysThreshold () const =0

virtual int	getNumLevels () const =0

virtual double	getScaleFactor () const =0

virtual double	getWinSigma () const =0

virtual Size	getWinStride () const =0

virtual void	setDescriptorFormat (HOGDescriptor::DescriptorStorageFormat descr_format)=0

virtual void	setGammaCorrection (bool gamma_correction)=0
	指定是否需要伽馬校正預處理的標誌。

virtual void	setGroupThreshold (int group_threshold)=0

virtual void	setHitThreshold (double hit_threshold)=0

virtual void	setL2HysThreshold (double threshold_L2hys)=0
	L2-Hys 歸一化方法收縮。

virtual void	setNumLevels (int nlevels)=0
	檢測視窗增加的最大數量。

virtual void	setScaleFactor (double scale0)=0
	檢測視窗增加的係數。

virtual void	setSVMDetector (InputArray detector)=0
	設定線性 SVM 分類器的係數。

virtual void	setWinSigma (double win_sigma)=0
	高斯平滑視窗引數。

virtual void	setWinStride (Size win_stride)=0
	視窗步長。它必須是塊步長的倍數。

公共成員函式繼承自 cv::Algorithm
	Algorithm ()

virtual	~Algorithm ()

virtual void	clear ()
	清除演算法狀態。

virtual bool	empty () const
	如果演算法為空（例如，在最開始或讀取失敗後），則返回 true。

virtual String	getDefaultName () const

virtual void	read (const FileNode &fn)
	從檔案儲存中讀取演算法引數。

virtual void	save (const String &filename) const

void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const

virtual void	write (FileStorage &fs) const
	將演算法引數儲存到檔案儲存中。

void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

靜態公共成員函式
static Ptr< HOG >	create (Size win_size=Size(64, 128), Size block_size=Size(16, 16), Size block_stride=Size(8, 8), Size cell_size=Size(8, 8), int nbins=9)
	建立 HOG 描述符和檢測器。

靜態公共成員函式繼承自 cv::Algorithm
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	從檔案中載入演算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	從字串載入演算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	從檔案節點讀取演算法。

附加繼承成員
保護成員函式繼承自 cv::Algorithm
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

詳細描述

該類實現了定向梯度直方圖（[65]）物件檢測器。

注意

在 opencv_source_code/samples/cpp/peopledetect.cpp 中可以找到一個應用 HOG 描述符進行人物檢測的示例。
在 opencv_source_code/samples/gpu/hog.cpp 中可以找到一個應用 HOG 描述符進行人物檢測的 CUDA 示例。
(Python) 在 opencv_source_code/samples/python/peopledetect.py 中可以找到一個應用 HOG 描述符進行人物檢測的示例。

成員函式文件

◆ compute()

virtual void cv::cuda::HOG::compute	(	InputArray	img,
		OutputArray	descriptors,
		Stream &	stream = Stream::Null() )

純虛擬函式

返回為整個影像計算的塊描述符。

引數

img	源影像。請參閱 cuda::HOGDescriptor::detect 以瞭解型別限制。
descriptors	描述符的二維陣列。
流	CUDA 流。

◆ create()

static Ptr< HOG > cv::cuda::HOG::create	(	Size	win_size = Size(64, 128),
		Size	block_size = Size(16, 16),
		Size	block_stride = Size(8, 8),
		Size	cell_size = Size(8, 8),
		int	nbins = 9 )

static

建立 HOG 描述符和檢測器。

引數

win_size	檢測視窗大小。與塊大小和塊步長對齊。
block_size	塊大小（畫素）。與單元格大小對齊。目前僅支援 (16,16)。
block_stride	塊步長。它必須是單元格大小的倍數。
cell_size	單元格大小。目前僅支援 (8, 8)。
nbins	bin 的數量。目前每個單元格僅支援 9 個 bin。

◆ detect() [1/2]

void cv::cuda::HOG::detect	(	InputArray	img,
		std::vector< Point > &	found_locations,
		std::vector< double > &	confidences )

inline

◆ detect() [2/2]

virtual void cv::cuda::HOG::detect	(	InputArray	img,
		std::vector< Point > &	found_locations,
		std::vector< double > *	confidences = NULL )

純虛擬函式

執行無多尺度視窗的物件檢測。

引數

img	源影像。目前支援 CV_8UC1 和 CV_8UC4 型別。
found_locations	檢測到物件邊界的左上角點。
confidences	可選的置信度輸出陣列。

◆ detectMultiScale() [1/2]

void cv::cuda::HOG::detectMultiScale	(	InputArray	img,
		std::vector< Rect > &	found_locations,
		std::vector< double > &	confidences )

inline

◆ detectMultiScale() [2/2]

virtual void cv::cuda::HOG::detectMultiScale	(	InputArray	img,
		std::vector< Rect > &	found_locations,
		std::vector< double > *	confidences = NULL )

純虛擬函式

執行帶多尺度視窗的物件檢測。

引數

img	源影像。請參閱 cuda::HOGDescriptor::detect 以瞭解型別限制。
found_locations	檢測到的物件邊界。
confidences	可選的置信度輸出陣列。

◆ detectMultiScaleWithoutConf()

void cv::cuda::HOG::detectMultiScaleWithoutConf	(	InputArray	img,
		std::vector< Rect > &	found_locations )

inline

執行帶多尺度視窗的物件檢測。

引數

img	源影像。請參閱 cuda::HOGDescriptor::detect 以瞭解型別限制。
found_locations	檢測到的物件邊界。

◆ detectWithoutConf()

void cv::cuda::HOG::detectWithoutConf	(	InputArray	img,
		std::vector< Point > &	found_locations )

inline

執行無多尺度視窗的物件檢測。

引數

img	源影像。目前支援 CV_8UC1 和 CV_8UC4 型別。
found_locations	檢測到物件邊界的左上角點。

◆ getBlockHistogramSize()

virtual size_t cv::cuda::HOG::getBlockHistogramSize ( ) const

純虛擬函式

返回塊直方圖大小。

◆ getDefaultPeopleDetector()

virtual Mat cv::cuda::HOG::getDefaultPeopleDetector ( ) const

純虛擬函式

返回用於人物檢測的分類器係數。

◆ getDescriptorFormat()

virtual HOGDescriptor::DescriptorStorageFormat cv::cuda::HOG::getDescriptorFormat ( ) const

純虛擬函式

◆ getDescriptorSize()

virtual size_t cv::cuda::HOG::getDescriptorSize ( ) const

純虛擬函式

返回分類所需的係數數量。

◆ getGammaCorrection()

virtual bool cv::cuda::HOG::getGammaCorrection ( ) const

純虛擬函式

◆ getGroupThreshold()

virtual int cv::cuda::HOG::getGroupThreshold ( ) const

純虛擬函式

◆ getHitThreshold()

virtual double cv::cuda::HOG::getHitThreshold ( ) const

純虛擬函式

◆ getL2HysThreshold()

virtual double cv::cuda::HOG::getL2HysThreshold ( ) const

純虛擬函式

◆ getNumLevels()

virtual int cv::cuda::HOG::getNumLevels ( ) const

純虛擬函式

◆ getScaleFactor()

virtual double cv::cuda::HOG::getScaleFactor ( ) const

純虛擬函式

◆ getWinSigma()

virtual double cv::cuda::HOG::getWinSigma ( ) const

純虛擬函式

◆ getWinStride()

virtual Size cv::cuda::HOG::getWinStride ( ) const

純虛擬函式

◆ setDescriptorFormat()

virtual void cv::cuda::HOG::setDescriptorFormat ( HOGDescriptor::DescriptorStorageFormat descr_format )

純虛擬函式

描述符儲存格式

DESCR_FORMAT_ROW_BY_ROW - 行優先順序。
DESCR_FORMAT_COL_BY_COL - 列優先順序。

◆ setGammaCorrection()

virtual void cv::cuda::HOG::setGammaCorrection ( bool gamma_correction )

純虛擬函式

指定是否需要伽馬校正預處理的標誌。

◆ setGroupThreshold()

virtual void cv::cuda::HOG::setGroupThreshold ( int group_threshold )

純虛擬函式

用於調節相似性閾值的係數。檢測到一些物件時，它們可能被多個矩形覆蓋。0 表示不執行分組。請參閱 groupRectangles。

◆ setHitThreshold()

virtual void cv::cuda::HOG::setHitThreshold ( double hit_threshold )

純虛擬函式

特徵與 SVM 分類平面之間距離的閾值。通常為 0，應在檢測器係數中指定（作為最後一個自由係數）。但如果省略了自由係數（允許），則可以手動在此處指定。

◆ setL2HysThreshold()

virtual void cv::cuda::HOG::setL2HysThreshold ( double threshold_L2hys )

純虛擬函式

L2-Hys 歸一化方法收縮。

◆ setNumLevels()

virtual void cv::cuda::HOG::setNumLevels ( int nlevels )

純虛擬函式

檢測視窗增加的最大數量。

◆ setScaleFactor()

virtual void cv::cuda::HOG::setScaleFactor ( double scale0 )

純虛擬函式

檢測視窗增加的係數。

◆ setSVMDetector()

virtual void cv::cuda::HOG::setSVMDetector ( InputArray detector )

純虛擬函式

設定線性 SVM 分類器的係數。

◆ setWinSigma()

virtual void cv::cuda::HOG::setWinSigma ( double win_sigma )

純虛擬函式

高斯平滑視窗引數。

◆ setWinStride()

virtual void cv::cuda::HOG::setWinStride ( Size win_stride )

純虛擬函式

視窗步長。它必須是塊步長的倍數。

此類的文件是從以下檔案生成的：

opencv2/cudaobjdetect.hpp

公共成員函式

靜態公共成員函式

附加繼承成員

詳細描述

成員函式文件

◆ compute()

◆ create()

◆ detect() [1/2]

◆ detect() [2/2]

◆ detectMultiScale() [1/2]

◆ detectMultiScale() [2/2]

◆ detectMultiScaleWithoutConf()

◆ detectWithoutConf()

◆ getBlockHistogramSize()

◆ getDefaultPeopleDetector()

◆ getDescriptorFormat()

◆ getDescriptorSize()

◆ getGammaCorrection()

◆ getGroupThreshold()

◆ getHitThreshold()

◆ getL2HysThreshold()

◆ getNumLevels()

◆ getScaleFactor()

◆ getWinSigma()

◆ getWinStride()

◆ setDescriptorFormat()

◆ setGammaCorrection()

◆ setGroupThreshold()

◆ setHitThreshold()

◆ setL2HysThreshold()

◆ setNumLevels()

◆ setScaleFactor()

◆ setSVMDetector()

◆ setWinSigma()

◆ setWinStride()