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不幸的是，我既是 python 又是 openCV 初学者，所以如果这个问题很愚蠢，请原谅我。

我正在尝试使用 acv2.HOGDescriptor来识别视频中的对象。我关心逐帧识别（即没有跟踪左右）。

这是我正在做的事情：

  1. 我通过使用阅读了视频（当前为 a .mpg）

    capture = cv.CreateFileCapture(video_path) #some path in which I have my video
#capturing frames
frame = cv.QueryFrame(capture) #returns cv2.cv.iplimage

  2. 为了最终在框架上使用检测器（我会使用

    found, w = hog.detectMultiScale(frame, winStride, padding, scale)

    ) 我认为我需要frame从 我所做的转换cv2.cv.iplimage为numpy.ndarray

    tmp = cv.CreateImage(cv.GetSize(frame),8,3)
cv.CvtColor(frame,tmp,cv.CV_BGR2RGB)

ararr = np.asarray(cv.GetMat(tmp)).

现在我有以下错误：

    found, w = hog.detectMultiScale(ararr, winStride, padding, scale)
 TypeError: a float is required

在哪里

    winStride=(8,8)
    padding=(32,32)
    scale=1.05

我真的不明白哪个元素是这里真正的问题。即哪个数字应该是浮点数？

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无需自己执行额外的转换，该问题与 Python 的新旧 OpenCV 绑定的混合有关。关于的另一个问题hog.detectMultiScale仅仅是由于不正确的参数排序。

第二个问题可以通过检查直接看出help(cv2.HOGDescriptor().detectMultiScale)：

detectMultiScale(img[, hitThreshold[, winStride[, padding[, 
           scale[, finalThreshold[, useMeanshiftGrouping]]]]]])

如您所见，每个参数都是可选的，但第一个参数（图像）。排序也很重要，因为您有效地使用winStride了第一个，而预计它是第二个，依此类推。您可以使用命名参数来传递它。（所有这些都已在较早的答案中观察到。）

另一个问题是代码混合，这是您应该考虑使用的示例代码：

import sys
import cv2

hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
hogParams = {'winStride': (8, 8), 'padding': (32, 32), 'scale': 1.05}

video = cv2.VideoCapture(sys.argv[1])
while True:
    ret, frame = video.read()
    if not ret:
        break

    result = hog.detectMultiScale(frame, **hogParams)
    print result
于 2013-01-18T14:55:49.400 回答
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HOGDescriptor::detectMultiScale的 C++ 版本的文档在参数之前显示了一个hit_threshold参数（类型为double）win_stride。因此，您似乎缺少该函数的参数。要接受 的默认参数win_stride，您应该将问题中使用的附加参数作为关键字传递。

于 2013-01-18T14:20:05.607 回答