[发明专利]一种跨平台的对视频中行人检测并保存检测结果的方法

权利要求书

1.一种跨平台的对视频中行人检测并保存检测结果的方法，其特征在于，包括加载待检测视频，对视频中的行人进行检测、对检测结果进行保存和可视化界面；具体的步骤如下：

1)使用OpenCV库中的函数加载视频，并且自动触发检测分类器的检测函数；

在检测分类器的使用上，使用Hog特征或者Haar特征的分类器，该分类器能够自行训练，或者采用已有的分类器，降低使用难度；在加载视频方面，运用OpenCV的视频加载函数，该函数将逐帧播放视频；

2)使用detectMultiScale开始检测过程；

首先把视频中的彩色图像使用OpenCV库中的cvtColor函数转化为灰阶图像，再使用equalizeHist函数进行直方图均衡化；

在核心内容检测、截取和保存方面，运用OpenCV中的detectMultiScale检测方法进行多尺度检测，提高检测的准确率；

运用rectangle函数在检测的视频中框出行人；rectangle函数在设置中，需要框出坐标为detectMultiScale中得到的具有目标对象的矩形坐标；同理，OpenCV中的cvSetImageROI函数和cvSaveImage函数针对的也是detectMultiScale中获得的坐标；

3)使用cvSetImageROI函数，通过检测过程中detectMultiScale级联分类器确定的坐标，截取出目标图像；

运用OpenCV中的cvSetImageROI函数，通过步骤2)中的detectMultiScale确定的坐标，把在检测过程中用矩形框出的部分截图，用cvSaveImage函数把截图保存在指定文件夹中；如果需要，用户可以到指定的文件夹中去提取所截取的图片；

4)使用编写的Mat2QImage函数，把OpenCV库中的Mat图像类型转化为Qt框架中的QImage类型，把检测的过程和截取的结果都显示在该发明的可视化界面上。

2.根据权利要求1所述的一种跨平台的对视频中行人检测并保存检测结果的方法，其特征在于，所述步骤2中，运用rectangle函数在检测的视频中框出行人时，设置缩放图像的大小为原图的1.1倍，设置每一个进行检测的矩形最多有15个邻接的矩形，设置标志位为0，规定最小的目标大小为26*74，最大的目标大小为70*174，超过该尺寸的目标不予检测。

3.根据权利要求1所述的一种跨平台的对视频中行人检测并保存检测结果的方法，其特征在于，所述步骤4的具体过程为：在可视化方面，由于OpenCV的界面不美观，需要编写了一个Mat2QImage函数，将OpenCV库加载的视频图像转为为Qt框架中QImage类，用于可视化显示；在编写Mat2QImage函数中，同样采用cvtColor函数，将OpenCV视频加载函数得到的Mat类型的图像的BGR色彩空间转化为Qt中的QImage所采用的RGB色彩空间；然后根据图像是彩色图像或者灰阶图像，初始化QImage的颜色编码为Format_RGB888或者Format_Indexed8；步骤2)中使用的rectangle函数框出的区域也会在可视化界面上实时显示，位置位于检测视频的右侧，方便使用者实时观察运行的情况，避免遗漏重要的信息。

4.根据权利要求3所述的一种跨平台的对视频中行人检测并保存检测结果的方法，其特征在于，还包括从选择待检测的视频文件，到检测的过程，再到截取的过程全程可视，方便使用者观察。