HOG使ってみた

HOG（Histogram of Oriented Gradient: 勾配方向ヒストグラム）は、画像をいくつかの領域に分け、各領域内のエッジがどの方向にあるかのヒストグラムを計算するものです。

OpenCVにはHOG+SVMの物体検出器が実装されてありますので、早速組み込んでしまいましょう。
リファレンスでは、cv::HOGDescriptorについては解説されていません。


#include "ardrone/ardrone.h"

int main(int argc, char *argv[])
{
    // AR.Droneクラス
    ARDrone ardrone;

    // 初期化
    if (!ardrone.open()) {
        printf("Failed to initialize.\n");
        return -1;
    }

    // HOGさん
    cv::HOGDescriptor hog;
    hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());

    while (1) {
        // キー入力
        int key = cv::waitKey(1);
        if (key == 0x1b) break;

        // 更新
        if (!ardrone.update()) break;

        // 画像取得
        cv::Mat img(ardrone.getImage());

        // HOG特徴の検出
        std::vector found;
        hog.detectMultiScale(img, found, 0, cv::Size(4,4), cv::Size(0, 0), 1.5, 2.0);

        // 表示
        std::vector<cv::Rect>::const_iterator it;
        for (it = found.begin(); it != found.end(); ++it) {
            cv::Rect r = *it;
            cv::rectangle(img, r.tl(), r.br(), cv::Scalar(255,0,0), 2);
        }
        cv::imshow("hog", img); 
    }

    return 0;
}

結果はこんな感じです。

今回は公安6課の方々に実験を協力してもらいました。

パラメータも少し調整しましたが、やはり処理が重いですねぇ。

Wikipediaの記事
http://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_of_oriented_gradients

論文
http://lear.inrialpes.fr/people/triggs/pubs/Dalal-cvpr05.pdf

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