物体検出
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.. highlight:: cpp



.. index:: gpu::HOGDescriptor

.. _gpu::HOGDescriptor:

gpu::HOGDescriptor
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`id=0.931821736679 Comments from the Wiki <http://opencv.willowgarage.com/wiki/documentation/cpp/gpu/gpu%3A%3AHOGDescriptor>`__

.. ctype:: gpu::HOGDescriptor



Histogram of Oriented Gradients 
dalal_hog
ディスクリプタおよび検出器．




.. code-block:: c


    
    struct CV_EXPORTS HOGDescriptor
    {
        enum { DEFAULT_WIN_SIGMA = -1 };
        enum { DEFAULT_NLEVELS = 64 };
        enum { DESCR_FORMAT_ROW_BY_ROW, DESCR_FORMAT_COL_BY_COL };
    
        HOGDescriptor(Size win_size=Size(64, 128), Size block_size=Size(16, 16),
                      Size block_stride=Size(8, 8), Size cell_size=Size(8, 8),
                      int nbins=9, double win_sigma=DEFAULT_WIN_SIGMA,
                      double threshold_L2hys=0.2, bool gamma_correction=true,
                      int nlevels=DEFAULT_NLEVELS);
    
        size_t getDescriptorSize() const;
        size_t getBlockHistogramSize() const;
    
        void setSVMDetector(const vector<float>& detector);
    
        static vector<float> getDefaultPeopleDetector();
        static vector<float> getPeopleDetector48x96();
        static vector<float> getPeopleDetector64x128();
    
        void detect(const GpuMat& img, vector<Point>& found_locations, 
                    double hit_threshold=0, Size win_stride=Size(), 
                    Size padding=Size());
    
        void detectMultiScale(const GpuMat& img, vector<Rect>& found_locations,
                              double hit_threshold=0, Size win_stride=Size(), 
                              Size padding=Size(), double scale0=1.05, 
                              int group_threshold=2);
    
        void getDescriptors(const GpuMat& img, Size win_stride, 
                            GpuMat& descriptors,
                            int descr_format=DESCR_FORMAT_COL_BY_COL);
    
        Size win_size;
        Size block_size;
        Size block_stride;
        Size cell_size;
        int nbins;
        double win_sigma;
        double threshold_L2hys;
        bool gamma_correction;
        int nlevels;
    
    private:
        // Hidden
    }
    

..

すべてのメソッドのインタフェースは，CPU HOG ディスクリプタおよび検出器にできる限り似せてあります．



.. index:: gpu::HOGDescriptor::HOGDescriptor


cv::gpu::HOGDescriptor::HOGDescriptor
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.. cfunction:: HOGDescriptor::HOGDescriptor(Size win_size=Size(64, 128),  Size block_size=Size(16, 16), Size block_stride=Size(8, 8),  Size cell_size=Size(8, 8), int nbins=9,  double win_sigma=DEFAULT_WIN_SIGMA,  double threshold_L2hys=0.2, bool gamma_correction=true,  int nlevels=DEFAULT_NLEVELS)

    HOG ディスクリプタおよび検出器を作成します．





    
    :param win_size: 検出窓サイズ．ブロックのサイズと移動量に合わせる必要があります． 
    
    
    :param block_size: ピクセル単位で表されるブロックサイズ．セルサイズに合わせる必要があります．現在， (16, 16) のみがサポートされています． 
    
    
    :param block_stride: ブロックの移動量．セルサイズの倍数でなければいけません． 
    
    
    :param cell_size: セルサイズ．現在， (8, 8) のみがサポートされています． 
    
    
    :param nbins: ビンの個数．現在，1セル毎に 9 個のビンがサポートされています． 
    
    
    :param win_sigma: ガウシアン平滑化窓パラメータ． 
    
    
    :param threshold_L2Hys: L2-Hys 正規化縮小処理の閾値． 
    
    
    :param gamma_correction: 前処理としてガンマ補正を行うか否か，を指定します． 
    
    
    :param nlevels: 検出窓拡大回数の最大値． 
    
    
    

.. index:: gpu::HOGDescriptor::getDescriptorSize


cv::gpu::HOGDescriptor::getDescriptorSize
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.. cfunction:: size_t HOGDescriptor::getDescriptorSize() const

    分類に必要な係数の個数を返します．




.. index:: gpu::HOGDescriptor::getBlockHistogramSize


cv::gpu::HOGDescriptor::getBlockHistogramSize
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.. cfunction:: size_t HOGDescriptor::getBlockHistogramSize() const

    ブロックのヒストグラムサイズを返します．




.. index:: gpu::HOGDescriptor::setSVMDetector


cv::gpu::HOGDescriptor::setSVMDetector
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`id=0.243548757071 Comments from the Wiki <http://opencv.willowgarage.com/wiki/documentation/cpp/gpu/gpu%3A%3AHOGDescriptor%3A%3AsetSVMDetector>`__




.. cfunction:: void HOGDescriptor::setSVMDetector(const vector<float>\& detector)

    線形SVM分類器に，係数をセットします．




.. index:: gpu::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector


cv::gpu::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector
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`id=0.357350834035 Comments from the Wiki <http://opencv.willowgarage.com/wiki/documentation/cpp/gpu/gpu%3A%3AHOGDescriptor%3A%3AgetDefaultPeopleDetector>`__




.. cfunction:: static vector<float> HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()

    （デフォルトの窓サイズで）人検出用に学習された分類器の係数を返します．




.. index:: gpu::HOGDescriptor::getPeopleDetector48x96


cv::gpu::HOGDescriptor::getPeopleDetector48x96
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`id=0.545454181143 Comments from the Wiki <http://opencv.willowgarage.com/wiki/documentation/cpp/gpu/gpu%3A%3AHOGDescriptor%3A%3AgetPeopleDetector48x96>`__




.. cfunction:: static vector<float> HOGDescriptor::getPeopleDetector48x96()

    （48x96 の窓サイズで）人検出用に学習された分類器の係数を返します．




.. index:: gpu::HOGDescriptor::getPeopleDetector64x128


cv::gpu::HOGDescriptor::getPeopleDetector64x128
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`id=0.0507297915754 Comments from the Wiki <http://opencv.willowgarage.com/wiki/documentation/cpp/gpu/gpu%3A%3AHOGDescriptor%3A%3AgetPeopleDetector64x128>`__




.. cfunction:: static vector<float> HOGDescriptor::getPeopleDetector64x128()

    （64x128 の窓サイズで）人検出用に学習された分類器の係数を返します．




.. index:: gpu::HOGDescriptor::detect


cv::gpu::HOGDescriptor::detect
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`id=0.419969775865 Comments from the Wiki <http://opencv.willowgarage.com/wiki/documentation/cpp/gpu/gpu%3A%3AHOGDescriptor%3A%3Adetect>`__




.. cfunction:: void HOGDescriptor::detect(const GpuMat\& img,  vector<Point>\& found_locations, double hit_threshold=0,  Size win_stride=Size(), Size padding=Size())

    検出窓サイズ固定で，物体検出を行います．





    
    :param img: 入力画像．現在は，  ``CV_8UC1``  および  ``CV_8UC4``  型の画像のみをサポートします． 
    
    
    :param found_locations: 検出された物体を囲む境界矩形の，左上のコーナー点が格納されます． 
    
    
    :param hit_threshold: 特徴点とSVMの分割平面との距離の閾値．通常は，これを0にして，検出器の係数（最後の3つの係数）が使われるようにするべきですが，フリー係数がない場合は，ここで指定することもできます． 
    
    
    :param win_stride: 検出窓の移動量．ブロックの移動量の倍数でなければいけません． 
    
    
    :param padding: CPUインタフェースとの互換性を保つためのモックパラメータ．必ず (0, 0) にしてください． 
    
    
    

.. index:: gpu::HOGDescriptor::detectMultiScale


cv::gpu::HOGDescriptor::detectMultiScale
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`id=0.990350873814 Comments from the Wiki <http://opencv.willowgarage.com/wiki/documentation/cpp/gpu/gpu%3A%3AHOGDescriptor%3A%3AdetectMultiScale>`__




.. cfunction:: void HOGDescriptor::detectMultiScale(const GpuMat\& img,  vector<Rect>\& found_locations, double hit_threshold=0,  Size win_stride=Size(), Size padding=Size(),  double scale0=1.05, int group_threshold=2)

    検出窓サイズ可変で，物体検出を行います．





    
    :param img: 入力画像．型の制限については，  :func:`gpu::HOGDescriptor::detect`  を参照してください． 
    
    
    :param found_locations: 検出された物体を囲む境界矩形が格納されます． 
    
    
    :param hit_threshold: 特徴点とSVMの分割平面との距離の閾値．詳細は，  :func:`gpu::HOGDescriptor::detect`  を参照してください． 
    
    
    :param win_stride: 検出窓の移動量．ブロックの移動量の倍数でなければいけません． 
    
    
    :param padding: CPUインタフェースとの互換性を保つためのモックパラメータ．必ず (0, 0) にしてください． 
    
    
    :param scale0: 検出窓拡大係数． 
    
    
    :param group_threshold: 検出後，物体上に多数の矩形が重なり合うことがあります．この係数は，類似閾値を調整するものです．0 は，グループ化を行わないことを意味します． 詳細は，  :func:`groupRectangles`  を参照してください． 
    
    
    

.. index:: gpu::HOGDescriptor::getDescriptors


cv::gpu::HOGDescriptor::getDescriptors
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`id=0.0380337365646 Comments from the Wiki <http://opencv.willowgarage.com/wiki/documentation/cpp/gpu/gpu%3A%3AHOGDescriptor%3A%3AgetDescriptors>`__




.. cfunction:: void HOGDescriptor::getDescriptors(const GpuMat\& img,  Size win_stride, GpuMat\& descriptors,  int descr_format=DESCR_FORMAT_COL_BY_COL)

    画像全体に対して求められたブロックディスクリプタを返します．主に，分類学習を行う場合に利用されます．





    
    :param img: 入力画像．型の制限については，  :func:`gpu::HOGDescriptor::detect`  を参照してください． 
    
    
    :param win_stride: 検出窓の移動量．ブロックの移動量の倍数でなければいけません． 
    
    
    :param descriptors: ディスクリプタの2次元配列． 
    
    
    :param descr_format: ディスクリプタ格納時のフォーマット： 
        
                  
            * **DESCR_FORMAT_ROW_BY_ROW** 行順． 
            
                 
            * **DESCR_FORMAT_COL_BY_COL** 列順． 
            
            
    
    
    

.. index:: gpu::CascadeClassifier_GPU

.. _gpu::CascadeClassifier_GPU:

gpu::CascadeClassifier_GPU
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`id=0.950570760341 Comments from the Wiki <http://opencv.willowgarage.com/wiki/documentation/cpp/gpu/gpu%3A%3ACascadeClassifier_GPU>`__

.. ctype:: gpu::CascadeClassifier_GPU



物体検出のためのカスケード分類器クラス．




.. code-block:: c


    
    class CV_EXPORTS CascadeClassifier_GPU
    {
    public:            
            CascadeClassifier_GPU();
            CascadeClassifier_GPU(const string& filename);
            ~CascadeClassifier_GPU();
    
            bool empty() const;
            bool load(const string& filename);
            void release();
    
            /* 検出された物体の個数を返します． */
            int detectMultiScale( const GpuMat& image, GpuMat& objectsBuf, double scaleFactor=1.2, int minNeighbors=4, Size minSize=Size());
    
            /* 最大の物体のみを返します．学習時に必要な，特別なモードです． */
            bool findLargestObject;
    
            /* 入力画像上に矩形を描画します． */
            bool visualizeInPlace;
    
            Size getClassifierSize() const; 
    };
    

..


.. index:: cv::gpu::CascadeClassifier_GPU::CascadeClassifier_GPU

.. _cv::gpu::CascadeClassifier_GPU::CascadeClassifier_GPU:

cv::gpu::CascadeClassifier_GPU::CascadeClassifier_GPU
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`id=0.662895366462 Comments from the Wiki <http://opencv.willowgarage.com/wiki/documentation/cpp/gpu/cv%3A%3Agpu%3A%3ACascadeClassifier_GPU%3A%3ACascadeClassifier_GPU>`__




.. cfunction:: cv::CascadeClassifier_GPU(const string\& filename)

    ファイルから分類器を読み込みます．




    
    :param filename: ファイル名．このファイルから分類器が読み込まれます．（haartraining アプリケーションで学習された）旧式の haar 分類器，および NVidia の nvbin をサポートしています． 
    
    
    

.. index:: cv::gpu::CascadeClassifier_GPU::empty

.. _cv::gpu::CascadeClassifier_GPU::empty:

cv::gpu::CascadeClassifier_GPU::empty
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`id=0.343551692323 Comments from the Wiki <http://opencv.willowgarage.com/wiki/documentation/cpp/gpu/cv%3A%3Agpu%3A%3ACascadeClassifier_GPU%3A%3Aempty>`__




.. cfunction:: bool CascadeClassifier_GPU::empty() const

    分類器が読み込まれているか否かをチェックします．



.. index:: cv::gpu::CascadeClassifier_GPU::load

.. _cv::gpu::CascadeClassifier_GPU::load:

cv::gpu::CascadeClassifier_GPU::load
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`id=0.883281456469 Comments from the Wiki <http://opencv.willowgarage.com/wiki/documentation/cpp/gpu/cv%3A%3Agpu%3A%3ACascadeClassifier_GPU%3A%3Aload>`__




.. cfunction:: bool CascadeClassifier_GPU::load(const string\& filename)

    ファイルから分類器を読み込みます．以前の内容は破棄されます．




    
    :param filename: ファイル名．このファイルから分類器が読み込まれます．（haartraining アプリケーションで学習された）旧式の haar 分類器，および NVidia の nvbin をサポートしています． 
    
    
    

.. index:: cv::gpu::CascadeClassifier_GPU::release

.. _cv::gpu::CascadeClassifier_GPU::release:

cv::gpu::CascadeClassifier_GPU::release
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`id=0.41393870004 Comments from the Wiki <http://opencv.willowgarage.com/wiki/documentation/cpp/gpu/cv%3A%3Agpu%3A%3ACascadeClassifier_GPU%3A%3Arelease>`__




.. cfunction:: void CascadeClassifier_GPU::release()

    読み込まれた分類器を破棄します．



.. index:: cv::gpu::CascadeClassifier_GPU::detectMultiScale

.. _cv::gpu::CascadeClassifier_GPU::detectMultiScale:

cv::gpu::CascadeClassifier_GPU::detectMultiScale
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`id=0.767960481234 Comments from the Wiki <http://opencv.willowgarage.com/wiki/documentation/cpp/gpu/cv%3A%3Agpu%3A%3ACascadeClassifier_GPU%3A%3AdetectMultiScale>`__




.. cfunction:: int CascadeClassifier_GPU::detectMultiScale(const GpuMat\& image, GpuMat\& objectsBuf, double scaleFactor=1.2, int minNeighbors=4, Size minSize=Size())

    入力画像中の異なるサイズの物体を検出します．検出された物体は，矩形のリストとして返されます．





    
    :param image: ``CV_8U``  型の行列．ここに含まれる画像から，物体を検出します． 
    
    
    :param objects: 検出された物体（矩形）を格納するバッファ．これが空の場合は，デフォルトサイズが割り当てられます．そうでない場合は，N 個以下の物体を探します．このN は，次のように決まります：N = sizeof(objectsBufer's data)/sizeof(cv::Rect) 
    
    
    :param scaleFactor: 各スケール毎に，画像が縮小される割合を指定します． 
    
    
    :param minNeighbors: それぞれの候補矩形に対して，何個の近接矩形があればよいかを指定します． 
    
    
    :param minSize: とり得る最小の物体サイズ．これより小さな物体は無視されます． 
    
    
    
この関数は，検出された物体の個数を返すので，次例のようにして，それを取り出すことができます．




.. code-block:: c


    
    
    cv::gpu::CascadeClassifier_GPU cascade_gpu(...);
    
    Mat image_cpu = imread(...)
    GpuMat image_gpu(image_cpu);
    
    GpuMat objbuf;
    int detections_number = cascade_gpu.detectMultiScale( image_gpu,
              objbuf, 1.2, minNeighbors); 
    
    Mat obj_host;
    // 矩形の検出数だけをダウンロードします．
    objbuf.colRange(0, detections_number).download(obj_host);
    
    Rect* faces = obj_host.ptr<Rect>(); 
    for(int i = 0; i < detections_num; ++i)                
       cv::rectangle(image_cpu, faces[i], Scalar(255));  
    
    imshow("Faces", image_cpu);
    
    

..

参考： 
:func:`CascadeClassifier::detectMultiScale`
.

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