2018opencvのHOGDescriptorとSVM(getDaimlerPeopleDetector)で人検出getDaimlerPeopleDetectorを使っての人検出。getDefaultPeopleDetectorを使った人検出はこちら。あるが、getDefaultPeopleDetectorでの検出に比べると漏れは少なくなる印象。8などのピクセルを移動させてHOG特徴量の抽出を行う。HOG特徴量は領域内の勾配方向ごとの勾配強度を計算してそれをヒストグラムにしたものらしい。画像中の輝度変化を抽出していることになる。SVMは入力が正解か不正解を分類する分類器。大量のデータとラベルの組から正解ラベルのデータ、不正解ラベルのデータを学習し正解と不正解の境界線を引く。opencvにはすでに学習済みの人識別器が同梱されており、これを使って人の検出を行ってみる。あるが、とりあえず機能はしている様子。opencvの人認識器には今回試したgetDefaultPeopleDetector以外にgetDaimlerPeopleDetectorという認識器が同梱されている。これについては次回以降で実験してみる。2018opencvを使いHarrisコーナー検出で画像からコーナー部を抽出するコーナー部の特徴量抽出をする方法としてMoravecの方法や、Harrisの方法というものがある。検出のためのアルゴリズムは難解で自分には理解できず。実行テストした結果とコードを乗せる。コーナー部分を抽出できていることがわかる。最近の投稿ある点(x,y)が多角形の内部にあるかどうかを判定するアルゴリズムボロノイ図を使いポリゴン図形の中に中心線を引くpolygonを形成する頂点列からボロノイ図を作成する頂点列で表すPolygonを構成する長いエッジに対しエッジ分割し、頂点を追加する。