VS2013+OpenCV2.4.10提取傅里叶描述子特征使用SVM多分类手势识别

使用VS2013+OpenCV2.4.10提取手势傅里叶描述子特征使用SVM离线识别手势图片

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#include “windows.h“
#include “fstream“
#include “assert.h“ 
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using namespace std;
using namespace cv;
/***求傅里叶描述子特征***/
float Pi = 3.1415926;
void EllipticFourierDescriptor（vector &contour vector &CE）
{
	vector ax bx ay by;
	int m = contour.size（）;
	int n = 20;
	float t = （2 * Pi） / m;
	for （int k = 0; k	{
		ax.push_back（0.0）;
		bx.push_back（0.0）;
		ay.push_back（0.0）;
		by.push_back（0.0）;
		for （int i = 0; i		{
			ax[k] = ax[k] + contour[i].x*cos（（k + 1）*t*i）;
			bx[k] = bx[k] + contour[i].x*sin（（k + 1）*t*i）;
			ay[k] = ay[k] + contour[i].y*cos（（k + 1）*t*i）;
			by[k] = by[k] + contour[i].y*sin（（k + 1）*t*i）;
		}
		ax[k] = ax[k] / m;
		bx[k] = bx[k] / m;
		ay[k] = ay[k] / m;
		by[k] = by[k] / m;
	}

	for （int k = 1; k	{
		float value = （float）sqrt（（ax[k] * ax[k] + ay[k] * ay[k]） / （ax[0] * ax[0] + ay[0] * ay[0]）） + sqrt（（bx[k] * bx[k] + by[k] * by[k]） / （bx[0] * bx[0] + by[0] * by[0]））;
		CE.push_back（value）;

	}
	for （int count = 0; count	{
		cout << “CE: “ << CE[count]/*<<“ ax: “<	}
}
int _tmain（int argc _TCHAR* argv[]）
{
	vector img_path;//图像路径容器  
	vector img_catg;//图像类别容器
	int nLine = 0;
	string buf;
	ifstream svm_data（“C:\\Users\\MelonH\\Desktop\\样本2\\新建文件夹\\手势路径.txt“）;//训练样本图片的路径都写在这个txt文件中，使用bat批处理文件可以得到这个txt文件 
	if （!svm_data）
		return 1;
	unsigned long n;
	while （svm_data）//将训练样本文件依次读取进来    
	{
		if （getline（svm_data buf））
		{
			nLine++;
			if （nLine % 2 == 0）//注：奇数行是图片全路径，偶数行是标签 
			{
				img_catg.push_back（atoi（buf.c_str（）））;//atoi将字符串转换成整型，标志（01，2，...，9），注意这里至少要有两个类别，否则会出错    
			}
			else
			{
				img_path.push_back（buf）;//图像路径    
			}
		}
	}
	svm_data.close（）;//关闭文件    
	CvMat *data_mat *res_mat;
	int nImgNum = nLine / 2; //nImgNum是样本数量，只有文本行数的一半，另一半是标签     
	data_mat = cvCreateMat（nImgNum 20 CV_32FC1）;  //第二个参数，即矩阵的列是由下面的descriptors的大小决定的，可以由descriptors.size（）得到，且对于不同大小的输入训练图片，这个值是不同的  
	cvSetZero（data_mat）;
	//类型矩阵存储每个样本的类型标志    
	res_mat = cvCreateMat（nImgNum 1 CV_32FC1）;
	cvSetZero（res_mat）;
	IplImage* src;
	IplImage* trainImg = cvCreateImage（cvSize（32 24） 8 3）;//需要分析的图片，这里手势的图片尺寸都为32*24，如果要更改图片大小，可以先用debug查看一下descriptors是多少，然后设定好再运行    
	Mat image;
	for （string::size_type i = 0; i != img_path.size（）; i++）
	{
		image = imread（img_path[i].c_str（） 1）;
		if （image.empty（））
		{
			cout << “ can not load the image: “ << img_path[i].c_str（） << endl;
			continue;
		}

		Mat gray = Mat::zeros（image.size（） CV_8UC1）;
		cvtColor（image gray CV_BGR2GRAY）;
		Canny（gray gray 128 255 3）;
		Mat element = getStructuringElement（MORPH_RECT Size（2 2））; //第一个参数MORPH_RECT表示矩形的卷积核，当然还可以选择椭圆形的、交叉型的
		//高级形态学处理，调用这个函数就可以了，具体要选择哪种操作，就修改第三个参数就可以了。这里演示的是形态学梯度处理
		morphologyEx（gray gray MORPH_CLO

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