openCV库自带的行人检测demo求助【100分】

Question

img = imread(argv[1]);
argc 和argv 是在命令行下运行时会用到的参数，argc是可执行文件的名字，argv是要用到的参数
例如：在命令行下，（已经进入文件夹） detect.exe lean.jpg 回车 就会将lean.jpg读入进行人脸检测~楼主如果使用编译器的话，直接给filename赋值如E:\\imnage\\lean.jpg，将原来程序中的关于argv和argc的删掉就可以了~

Answer 1

无法进入单步调试，不然就好解决了~F5 直接提示0xc000000d

Answer 2

对的呀，编译正常通过，但按F5向单步，直接弹出对话框“0xc000000d”各种悲催，还没解决掉

Answer 3

注释掉main函数内所有代码试试

Answer 4

建议装OpenCV2.3的库试试，我用的就是2.3+VS2005.编译时需要CMake工具，网上自己找找。

Answer 5

我也在调试OPENCV2.3.1自带的行人检测程序，遇到了一些问题。有人能把调好的代码发我一份吗？谢谢了。[email protected]

Answer 6

我也在调试OpenCV2.3.1自带的行人检测代码，遇到了一些问题。谁能发我一份调好的代码。[email protected]

Answer 7

实验了可行
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include<iostream>#include <XnCppWrapper.h>#include<cv.h>
#include<cxcore.h>
#include<highgui.h>#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <ctype.h>using namespace std ;using namespace cv;void help()
{
printf(
"\nDemonstrate the use of the HoG descriptor using\n"
"  HOGDescriptor::hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());\n"
"Usage:\n"
"./peopledetect (<image_filename> | <image_list>.txt)\n\n");
}void CheckOpenNIError( XnStatus result, string status )
{ 
if( result != XN_STATUS_OK ) 
cerr << status << " Error: " << xnGetStatusString( result ) << endl;
}/*
int main(int argc, char** argv)
{
XnStatus result = XN_STATUS_OK;  
// xn::DepthMetaData depthMD;
xn::ImageMetaData imageMD; //OpenCV
// IplImage*  imgDepth16u=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_16U,1);

// IplImage*  depthShow=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); IplImage* imgRGB8u=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
IplImage* showImage=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
// cvNamedWindow("depth",1);
// cvNamedWindow("image",1);
char key=0; //【2】
// context
xn::Context context; 
result = context.Init(); 
CheckOpenNIError( result, "initialize context" );   // creategenerator  
// xn::DepthGenerator depthGenerator;  
// result = depthGenerator.Create( context ); 
// CheckOpenNIError( result, "Create depth generator" );   xn::ImageGenerator imageGenerator;
result = imageGenerator.Create( context ); 
CheckOpenNIError( result, "Create image generator" ); //【3】
//map mode  
XnMapOutputMode mapMode; 
mapMode.nXRes = 640;  
mapMode.nYRes = 480; 
mapMode.nFPS = 30; 
// result = depthGenerator.SetMapOutputMode( mapMode );  
result = imageGenerator.SetMapOutputMode( mapMode );   //【4】
// correct view port  
// depthGenerator.GetAlternativeViewPointCap().SetViewPoint( imageGenerator );  //【5】
//read data
result = context.StartGeneratingAll();  
//【6】
result = context.WaitNoneUpdateAll();  
    HOGDescriptor hog;
    hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); cvNamedWindow( "peopleDetect", 1 ) ; //减小检测图像的大小
double scale = 0.5 ;
IplImage* downScaleImage = cvCreateImage( cvSize(640*scale, 480*scale), IPL_DEPTH_8U,3 ) ; while( (key!=27) && !(result = context.WaitNoneUpdateAll( )) )
{
imageGenerator.GetMetaData(imageMD);
memcpy(imgRGB8u->imageData,imageMD.Data(),640*480*3); cvCvtColor(imgRGB8u,showImage,CV_RGB2BGR); cvResize( showImage, downScaleImage ) ;
//Hog处理人体检测
fflush( stdout ) ;
vector<Rect> found, found_filtered;     double t = (double)getTickCount();
    // run the detector with default parameters. to get a higher hit-rate
    // (and more false alarms, respectively), decrease the hitThreshold and
    // groupThreshold (set groupThreshold to 0 to turn off the grouping completely).
    
hog.detectMultiScale( downScaleImage, found, 0, Size(8,8), Size(32,32), 1.1, 2 );
    
t = (double)getTickCount() - t;     printf("tdetection time = %gms\n", t*1000./cv::getTickFrequency());
    
size_t i, j;
    for( i = 0; i < found.size(); i++ )
    {
    Rect r = found[i];
    for( j = 0; j < found.size(); j++ )
    if( j != i && (r & found[j]) == r)
    break;
    if( j == found.size() )
    found_filtered.push_back(r);
    }
    for( i = 0; i < found_filtered.size(); i++ )
    {
    Rect r = found_filtered[i];
    // the HOG detector returns slightly larger rectangles than the real objects.
    // so we slightly shrink the rectangles to get a nicer output.
    r.x += cvRound(r.width*0.1);
    r.width = cvRound(r.width*0.8);
    r.y += cvRound(r.height*0.07);
    r.height = cvRound(r.height*0.8); cvRectangle(downScaleImage, r.tl(), r.br(), cv::Scalar(0,255,0), 3);
    } cvResize( downScaleImage, showImage ) ; cvShowImage( "peopleDetect", showImage ) ; key = cvWaitKey(20) ; }
cvDestroyWindow("peopleDetect") ; cvReleaseImage( &showImage ) ;
cvReleaseImage( &imgRGB8u ) ;
cvReleaseImage( &downScaleImage ) ; context.StopGeneratingAll();
context.Shutdown();
return 0 ;}
*/int main(int argc, char** argv)
{
IplImage* person = cvLoadImage( "person.jpg", 1 ) ;    HOGDescriptor hog;
    hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); cvNamedWindow( "peopleDetect", 1 ) ;
//Hog处理人体检测
vector<Rect> found, found_filtered;    double t = (double)getTickCount();
    // run the detector with default parameters. to get a higher hit-rate
    // (and more false alarms, respectively), decrease the hitThreshold and
    // groupThreshold (set groupThreshold to 0 to turn off the grouping completely).
    
hog.detectMultiScale( person, found, 0, Size(8,8), Size(32,32), 1.05, 2 );
    
t = (double)getTickCount() - t;    printf("tdetection time = %gms\n", t*1000./cv::getTickFrequency());
    
size_t i, j;
    for( i = 0; i < found.size(); i++ )
    {
    Rect r = found[i];
    for( j = 0; j < found.size(); j++ )
    if( j != i && (r & found[j]) == r)
    break;
    if( j == found.size() )
    found_filtered.push_back(r);
    }
    for( i = 0; i < found_filtered.size(); i++ )
    {
    Rect r = found_filtered[i];
    // the HOG detector returns slightly larger rectangles than the real objects.
    // so we slightly shrink the rectangles to get a nicer output.
    r.x += cvRound(r.width*0.1);
    r.width = cvRound(r.width*0.8);
    r.y += cvRound(r.height*0.07);
    r.height = cvRound(r.height*0.8); cvRectangle(person, r.tl(), r.br(), cv::Scalar(0,255,0), 3);
    } cvShowImage( "peopleDetect", person ) ;
cvWaitKey() ;

cvDestroyWindow("peopleDetect") ;
cvReleaseImage( &person ) ;

return 0 ;
}

Answer 8

请无视，楼上代码中注释部分，那个是我用OpenNI读取Kinect摄像头的代码，忘 了删除了，
还有#include <XnCppWrapper.h>也忘记注释了

Answer 9

这个解决了。但怎么根据OPenCV的CVSVM，CVBOOST，或者libSVM生成的模型，得到自己的HOG?

Answer 10

看来大家对这个比较关注，不好意思 最近比较忙最近基于HOG+BOOST做了关于手势识别相关研究  目前效果一般，等把效果等等做得稍微好点了 发个总结目标训练检测的帖子到CSDN与大家一起学习。

Answer 11

楼主，可否可以说一下，怎么解决的啊？？小弟也遇到了这个问题InputArray _svmdetector=HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector();
运行这个就报错。

Answer 12

我也是这个问题，貌似控制台就没事，GUI程序就出错！！！！⊙﹏⊙b汗

Answer 13

我也是这个问题，貌似控制台就没事，GUI程序就出错！！！！⊙﹏⊙b汗请问这个问题后来解决了吗？怎么解决的？我也卡在这句上了

Answer 14

我在多线程情况下遇到这个问题，已经解决，解决办法我写到了，看看能不能解决了
http://blog.csdn.net/eagleest/article/details/31741181