图像特征提取代码HOG、LBP、Haar、Hu矩、Zernike矩

图像特征提取代码，包括LBP、HOG、Haar、Zernike矩、Hu矩特征，.h文件有如何调用的详细说明，C/OpenCV程序

#include “stdafx.h“
#include “HaarFeature.h“


#pragma once
#include “.\\include\cv.h“
#include “.\\include\highgui.h“
#include “.\\include\cxcore.h“
#pragma once
#pragma comment（lib“cv210.lib“）
#pragma comment（lib“highgui210.lib“）
#pragma comment（lib“cxcore210.lib“）


HaarFeature::HaarFeature（）
{
	IntgData = NULL;
	HaarVec = NULL;
	imageSize.x=0;
	imageSize.y=0;
	FeatureLength = 0;
	HaarFeatureLength =0;
}

HaarFeature::~HaarFeature（）
{
	ReleaseMemIntgImg（）;
	ReleaseMemFeaVec（）;
}

bool HaarFeature::ReleaseMemIntgImg（）
{
	if（IntgData!=NULL）
	{
		free（IntgData）;
		IntgData=NULL;
	}
	return true;
}

bool HaarFeature::AllocMemIntgImg（）
{
	ReleaseMemIntgImg（）;
	if（imageSize.x==0||imageSize.y==0）
		return false;
	IntgData = （double*）calloc（imageSize.x*imageSize.ysizeof（double））;
	return true;
}

bool HaarFeature::ReleaseMemFeaVec（）
{
	if（HaarVec!=NULL）
	{
		free（HaarVec）;
		HaarVec=NULL;
	}
	return true;
}

bool HaarFeature::AllocMemFeaVec（）
{
	ReleaseMemFeaVec（）;
	if（HaarFeatureLength==0）
		return false;
	HaarVec = （double*）calloc（HaarFeatureLengthsizeof（double））;
	return true;
}


void HaarFeature::CalcIntgImg（IplImage *image）
{
	AllocMemIntgImg（）;
	double *pData = IntgData;
	//转Gray
	IplImage *imageGray = cvCreateImage（cvSize（image->widthimage->height）81）;
	if（image->nChannels==3）
		cvCvtColor（imageimageGrayCV_BGR2GRAY）;
	else
		cvCopy（imageimageGray）;
	///////第一行////
	double count（0）;
	for（int i=0;i	{
		count += （（uchar*）（imageGray->imageData））[i];
		*pData++ = count;
	}
	//////后面各行/////
	double *pPreData; 
	for（int i=1;i	{
		pPreData = pData - imageSize.x; 
		count = 0;
		for（int j=0;j		{
			count += （（uchar*）（imageGray->imageData + imageGray->widthStep*i））[j];
			*pData++ = *pPreData++ + count;
		}
	}
	cvReleaseImage（&imageGray）;
}



/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
void HaarFeature::GetFeatures（）
{ 
	GetFeatureLength（）;
	AllocMemFeaVec（）;

	double *pFeatures = HaarVec;

	double *pInterData = IntgData;
	int    FeatureType;
	POINT  FeatureStPos FeatureScale;


	long feaCount = 0;
	FeatureStPos.y = 1;
	while （FeatureStPos.y < imageSize.y-1）//行扫描
	{
		FeatureStPos.x = 1;
		while （FeatureStPos.x < imageSize.x-1）//列扫描
		{
			//====== 计算A类特征 ======
			FeatureScale.y = 2;
			FeatureType = 0;
			while （FeatureStPos.y + FeatureScale.y < imageSize.y）//特征y方向放大
			{
				FeatureScale.x = 2; 
				while （FeatureStPos.x + 2 * FeatureScale.x < imageSize.x）//特征x方向放大
				{
					pFeatures[feaCount] = GetOneFeatureValue（FeatureType FeatureStPos FeatureScalepInterData）;
					feaCount++;
					FeatureScale.x ++;
				}
				FeatureScale.y ++;
			}
			//========= 计算B类特征 ==========
			FeatureScale.y = 2;
			FeatureType = 1;
			while （FeatureStPos.y + 2 * FeatureScale.y < imageSize.y）//特征y方向放大
			{
				FeatureScale.x

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件      13178  2015-07-24 15:06  HaarFeature.cpp

     文件       1871  2015-11-04 17:56  HaarFeature.h

     文件      15817  2015-07-29 10:42  HOG.cpp

     文件       3348  2015-11-04 17:55  HOG.h

     文件      29715  2015-07-21 14:34  LBP.CPP

     文件       4025  2015-11-04 17:56  LBP.H

     文件       9439  2015-07-22 10:11  MomentFeature.cpp

     文件       2731  2015-11-04 17:55  MomentFeature.h

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