行人检测是视觉领域很热也很有用的一个主题，特别是在无人驾驶中，行人检测的重要性不言而喻。

在之前进行了人脸检测之后，行人检测就显得简单多了。过程大致与人脸检测一样，都是先加载分类器，然后进行多尺度检测。就偷懒不再赘述。

这里只是把代码放在这里，没几行，而且都有着注释：

#include 
  
   
#include 
   
     #include 
    
      //#include 
     
       using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat img; vector
      
        people; img = imread("xingren.jpg",1); //定义HOG对象，采用默认参数，或者按照下面的格式自己设置 HOGDescriptor defaultHog; //(cv::Size(64, 128), cv::Size(16, 16), cv::Size(8, 8), //cv::Size(8, 8),9, 1, -1, //cv::HOGDescriptor::L2Hys, 0.2, true, //cv::HOGDescriptor::DEFAULT_NLEVELS); //设置SVM分类器，用默认分类器 defaultHog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); //对图像进行多尺度行人检测，返回结果为矩形框 defaultHog.detectMultiScale(img, people,0,Size(8,8),Size(0,0),1.03,2); //画长方形，框出行人 for (int i = 0; i < people.size(); i++) { Rect r = people[i]; rectangle(img, r.tl(), r.br(), Scalar(0, 0, 255), 3); } namedWindow("检测行人", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("检测行人", img); waitKey(0); return 0; }