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VS2013+opencv2.4.10提取SURF_BOW特征使用svm多分类识别手势

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  • 大小: 11.26MB
    文件类型: .zip
    金币: 1
    下载: 0 次
    发布日期: 2023-07-22
  • 语言: 其他
  • 标签: SURF_BOW  SVM  
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资源简介

离线识别手势图像提取手势SURF_BOW特征使用SVM多分类识别手势

资源截图

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代码片段和文件信息 

/***author:Dengzhimin
time:2018-5-12
***/
#include 
#include “opencv2/opencv.hpp“
#include “opencv2/highgui/highgui.hpp“
#include “opencv2/features2d/features2d.hpp“
#include “opencv2/contrib/contrib.hpp“
#include “opencv2/nonfree/nonfree.hpp“
#include “opencv2/opencv_modules.hpp“
#include “opencv2/ml/ml.hpp“
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;
int _tmain（int argc _TCHAR* argv[]）
{
	int K = 7;
	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））//从流中取一行字符
		{
			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（nImgNum200 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* srcc;
	IplImage* trainImg1 = cvCreateImage（cvSize（128128） 8 3）;//需要分析的图片，这里车标的图片尺寸都为40*32，所以上面定义了432，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 allDescriptors;//训练集中图片的feature

	BOWKMeansTrainer bowtrainer（200）;//SURF描述子进行聚类，用K-means聚类，n=1000，聚成1000类
	Mat vocab;//SURF描述子进行聚类向量
	SurfFeatureDetector detector;// 构造SURF特征检测器，SurfFeatureDetector surf（3000）; // 可以设定阈值
	SurfDescriptorExtractor extractor;//描述子提取器extractors 
	
#if 1
	//处理SURF特征  
	for （string::size_type i = 0; i != img_path.size（）; i++）//只包含图片不包含类别，读取所有图片的feature，
		//并且聚成1000类返回一千个向量，每个向量是某个类别的feature的中心点。
	{
		src = cvLoadImage（img_path[i].c_str（） 1）;
		if （src == NULL）
		{
			cout << “ can not load the image: “ << img_path[i].c_str（） << endl;
			continue;
		}

		cout << “ 处理： “ << img_path[i].c_str（） << endl;

		cvResize（src trainImg1）;
		
		Mat trainImg = cvarrToMat（trainImg1 true）;

		Mat element = getStructuringElement（MORPH_RECT Size（2 2））;
		dilate（trainImg trainImg element）;
		medianBlur（trainImg trainImg 3）;
		Mat element2 = 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（trainImg trainImg MORPH_CLOSE element2）;
		Mat descriptors;
		vector keyPoints;//存放SURF特征点的向量
	    detector.detect（trainImg

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-05-25 20:33  svm+SURF-试验\
     目录           0  2018-05-25 20:33  svm+SURF-试验\Debug\
     文件      202752  2018-04-12 00:55  svm+SURF-试验\Debug\svm+hog.exe
     文件     1009556  2018-04-12 00:55  svm+SURF-试验\Debug\svm+hog.ilk
     文件     6376448  2018-04-12 00:55  svm+SURF-试验\Debug\svm+hog.pdb
     文件      156992  2018-05-12 12:41  svm+SURF-试验\readme.docx
     目录           0  2018-05-25 20:33  svm+SURF-试验\Release\
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     文件    14155776  2018-05-12 15:20  svm+SURF-试验\svm+hog.sdf
     文件         967  2016-06-01 09:22  svm+SURF-试验\svm+hog.sln
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     文件        2571  2016-06-01 11:24  svm+SURF-试验\svm+hog\Debug\recognition.obj
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     文件      862366  2018-04-12 00:55  svm+SURF-试验\svm+hog\Debug\train.obj
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     文件     1626112  2018-04-12 00:55  svm+SURF-试验\svm+hog\Debug\vc120.pdb
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     文件        2320  2017-05-25 17:25  svm+SURF-试验\svm+hog\Release\svm+hog.log
     目录           0  2018-05-25 20:33  svm+SURF-试验\svm+hog\Release\svm+hog.tlog\
............此处省略16个文件信息

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