bulid-in目標檢測器

調用內部函數進行人體檢測，實際效果並不好。民工三連：

hog = cv2.HOGDescriptor()                                          # 啟動檢測器對象
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())   # 指定檢測器類型
found, w = hog.detectMultiScale(img)                               # 加載&&監測圖像

完整程序：

import cv2
import numpy as np

def is_inside(o, i):
    ox, oy, ow, oh = o
    ix, iy, iw, ih = i
    return (ox > ix) and (oy > iy) and ((ox+ow) < (ix+iw)) and ((oy+oh) < (iy+ih))

def draw_persion(image, person):
    x, y, w, h = person
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2)

img = cv2.imread(‘./pycv-master/images/people.jpg‘)

hog = cv2.HOGDescriptor()                                          # 啟動檢測器對象
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())   # 指定檢測器類型
found, w = hog.detectMultiScale(img)                               # 加載&&監測圖像

found_filtered = []
for ri, r in enumerate(found):
    for qi, q in enumerate(found):
        if ri != qi and is_inside(r, q):          # 如果r的外面不存在框的話，記錄之
            print(‘r‘,r)
            print(‘q‘,q)
            break
    else:                                # 這個放在for外面的else異常的飄逸（騷氣）啊
        found_filtered.append(r)

for person in found_filtered:
    draw_persion(img, person)

cv2.imshow(‘people delection‘, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其他的地方沒什麽好講的，只是有一處寫法，實在是太騷氣了，厲害：

for ri, r in enumerate(found):
    for qi, q in enumerate(found):
        if ri != qi and is_inside(r, q):          
            print(‘r‘,r)
            print(‘q‘,q)
            break
    else:                                
        found_filtered.append(r)

使用一個else承接所有的for中的if，這個寫法很新奇，搭配break，效果是for中所有if均為假的時候會運行else中的語句。

實際效果部分截圖（超爛的檢測結果）：

『python』計算機視覺_OpenCV3目標檢測器（待續）