Latent SVM 使ってみた

流行りのLatent-SVMに手を出してみました。

Latent-SVMはモデルをいろんなパーツを持った集合として捉え、モデルの隠れ変数となっている各パーツの位置関係を学習する手法です。参考URL → http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/latent/

OpenCVにも実装されているので早速サンプルを動かしてみましょう！


#include <opencv2/opencv.hpp>

// --------------------------------------------------------------------------
// main(Number of arguments, Argument values)
// Description  : This is the entry point of the program.
// Return value : SUCCESS:0  ERROR:-1
// --------------------------------------------------------------------------
int main(int argc, char **argv)
{
    // 画像
    cv::Mat image = cv::imread("cat.jpg");

    // モデルデータ
    std::vector<std::string> models;
    models.push_back("cat.xml");

    // LSVM
    cv::LatentSvmDetector detector(models);

    // 検出
    std::vector<cv::LatentSvmDetector::ObjectDetection> detections;
    detector.detect(image, detections);

    // クラス名
    const std::vector<std::string> classNames = detector.getClassNames();

    // 検出したモデルの表示
    for (size_t i = 0; i < detections.size(); i++) {
        const cv::LatentSvmDetector::ObjectDetection &od = detections[i];
        cv::rectangle(image, od.rect, CV_RGB(0, 255, 0), 2);
        cv::putText(image, classNames[od.classID], cv::Point(od.rect.x+4, od.rect.y+13), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.55, CV_RGB(255, 255, 255), 2);
    }
 
    // 画像表示
    cv::imshow("cat", image);
    cv::waitKey(0);
 
    return 0;
}