opencv - HOG检测方法

Question

我是计算机视觉和机器学习的新手，我进行了很多搜索，但没有找到完全答案。
第一:我想知道所有这些检测方法之间的区别。
1)HOG.detect()2)HOG.detectMultiScale()3)HOG.setSvmDetector()第二:由于SVM是二进制分类，我读到HOG.setSvmDetector()仅用于检测一个对象，我想知道我们是否可以训练多类SVM(一个对所有)，并且对于SVM的每个单个类，我们都应用一个新的HOG.setSvmDetector()实例？
例如，如果我构建了2个SVM，这意味着我现在有2个类的多类SVM，我可以这样做吗:

HOGDescriptor hog1 = newHOGDescriptor()

HOGDescriptor hog2 = new HOGDescriptor()

hog1.setSvmDetector( CLASS ONE )

hog2.setSvmDetector( CLASS TWO )

Answer 1

HOG.detect它检测单个图像中的对象。
HOG.detectMultiScale它以原始尺寸检测图像中的对象，然后使用特定因素(例如，使用1.2作为系数。然后，它会检测到降采样后的图像中的对象并进一步降采样。重复该过程，直到图像尺寸小于检测窗口尺寸为止。然后，它将所有图像上发现的所有检测结果合并在一起。
HOG.setSvmDetector()它用于设置训练有素的分类器。 OpenCV为您提供了不同数据集的预训练分类器，例如getDefaultPeopleDetector()(使用INRIA行人数据集进行训练)和getDaimlerPeopleDetector()(使用戴姆勒行人数据集进行训练)。

您还可以训练自己的分类器(二进制或多类)，并在setSvmDetector()中使用它。