Opencv 如何使用HOG检测单个身体部位 资料:

我想使用OpenCV的HOG检测来识别可以在各种方向上看到的对象。唯一的问题是，我似乎找不到一个合理的特征检测器或分类器来以旋转和比例不变的方式检测（如前臂等对象所需）

以前的工作： 让我们集中讨论前臂。前臂可以有多个方向，主要的不同特征可能是其轮廓边缘。在一幅图像中，前臂的图像可能指向任何方向，从而降低了复杂性。到目前为止，我已经对使用HOG描述符来解决这个问题做了一些深入的研究，但我发现，在我的positives训练集中，前臂产生的各种姿势在实际图像中产生的检测分数非常低。我怀疑问题在于，当保存到直方图中时，每个正面图像产生的梯度不会产生非常一致的结果。为了解决或改进这一问题，我查阅了许多关于这一主题的研究论文，包括Dalal&Triggs[Link]的原著：似乎检测整个人类的假设也不一定适用于检测个体特征（特别是所有人都站着的假设似乎表明HOG并不像前臂那样是旋转不变检测的好方法）

注: 如果可能的话，我想避开任何非免费的解决方案，比如与Sift、Surf或Haar相关的解决方案

问题:

---

检测图像中旋转和缩放不变对象的好方法是什么？特别是在本例中，检测图像中前臂的所有方向的好方法是什么？

我使用hog检测人的头部和肩部。要训练特定部位，必须给出它的位置。如果使用opencv，可以剪辑仅包含所需训练部分的样本，并确保所有训练样本共享相同的大小。例如，我将图像剪辑为仅包含头部和肩部，并将所有图像的大小调整为64x64。其他开源代码可能要求您将位置作为输入参数传递，基本相同

您正在尝试经过区分训练的可变形零件模型吗？

---

你可以在那里找到答案。

如果我能假设所讨论的“特定部分”始终与头部和肩部处于相同的方向，这将是一个很好的解决方案……但这在人类四肢（如前臂或下肢）中很少出现。Jingyu，我有一个类似的问题。我使用的是haar检测，你能给我一个答案吗给我一些关于如何使用猪训练的建议？谢谢这个网站可能会帮助你：