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行人检测	目标检测	应用计算机视觉库ccv进行行人检测。

目标

从静态图片中检测行人，对所有存在的行人进行定位。

数据

测试数据INRIA Person Dataset。

算法

ccv是一个开源的计算机视觉库，基于C语言开发，是一种以应用驱动的算法库。此处使用DPM模型进行行人检测，参考这里。该算法文献出自于[The original paper refers to: Object Detection with Discriminatively Trained Part-Based Models, Pedro F. Felzenszwalb, Ross B. Girshick, David McAllester and Deva Ramanan]

使用方法

1,下载ccv git clone https://github.com/liuliu/ccv.git 2,下载依赖库（在linux等环境下使用） sudo apt-get install clang libjpeg-dev libpng-dev libfftw3-dev libgsl0-dev libblas-dev liblinear-dev libblas-dev 3，配置编译 cd lib ./configure force cd ../bin make 第3步将在bin中生成许多可执行文件。 4，使用DPM模型检测图片中a.png中的行人，执行过程中会输出行人检测的结果。 ./dpmdetect ./a.png ../samples/pedestrian.m output.png 5，或检测一批图片，重定向输出到result.txt中 ./dpmdetect filelist.txt ../samples/pedestrian.m > result.txt

结果可视化

以上面第5步为例，filelist.txt存储了INRIA数据集中的Test/pos中所有图片的路径，共计288张图片。详见这里。

输出result.txt存储了行人检测的结果，示例如下： Test/pos/crop_000001.png 173 78 188 564 0.830314 8 | 149 112 112 112 0.156994 | 205 373 112 112 0.071194 | 149 261 93 149 0.042143 | 280 261 93 149 -0.178776 | 187 504 93 131 0.511169 | 224 504 93 131 0.601668 | 187 56 93 149 0.529543 | 243 56 93 149 0.806625 对检测到的每一个行人，均给出上述9行信息。第一行指出图片路径，行人位置，置信度，身体部分个数。余下每一行表示各个部分的位置及置信度。

使用本项目，将result.txt中的结果可视化在图片上，示例如: ![可视化结果][检测结果] [检测结果]: crop_000001.png

计算环境

Linux OpenCV