slide window（滑窗）MATLAB代码

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我是靠谱客的博主瘦瘦发带，最近开发中收集的这篇文章主要介绍slide window（滑窗）MATLAB代码，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

上一篇博客，我讲了如何利用BOW（bag of words）词袋模型进行图片或者物体的归类，并给出了MATLAB的代码。但是代码只能识别整张图片，无法识别图片里面的特定区域，所以今天我准备分享一种直观实用的方法——滑窗（slide window）法。

滑窗法的思路就是用不同尺寸（scale）的窗口历遍整张图片，再将滑窗内的图片进行处理。下面我将给出该方法的MATLAB代码，跟注释。

以下为滑窗代码：

function BoundingBox = SlideWindowDetector( I ,Template) 

%输入： I                 -待处理图片
%       Template          -模板图片
%
%输出： BoundingBox       -滑窗坐标矩阵，为 N x 4 的矩阵，每行储存滑框四个顶点的坐标， N 代表有N个滑窗。

[n, m] = size(I);

left = 0;
right = 0;
upper = 0;
bottom = 0;

% wid_step = 100;
% ht_step = n/;

BoundingBox = [];

ratio = numel(I)/(Template(2)*Template(1));

for scale = .35 :.15 : .65  % 滑窗尺寸在这里设置
%     winWidth = round(Template(2)*scale); % 滑窗尺寸可以根据自身尺寸调整，也可以根据样本尺寸调整。
%     winHeight = round(Template(1)*scale);
    winWidth = round(m*scale); % 滑窗的宽度（整数）
    winHeight = round(n*scale); % 滑窗的高度（整数）
    disp(['scanning windows of scale ' num2str(scale)])

    if n>m  % 判断图片I的长宽比，以调整横向与纵向滑窗步进步长，当然你可以直接设置步长为一个定值。
        wid_step = round(winWidth/4);
        ht_step = round(winHeight/6);
    else
        wid_step = round(winWidth/6);
        ht_step = round(winHeight/4);
    end
    
    for i = 1 : ht_step : (n-winHeight),
%         if ( (i + winHeight - 1) > n ), 
%             continue;
%         end
        
        for j = 1 : wid_step : (m-winWidth),
%             if ( (j + winWidth - 1) > m ),
%                 continue;
%             end
            
            tmp_img = I(i:i+winHeight-1, j:j+winWidth-1, :); % 获得当前滑框内的图像
            
            
            if (tmp_img ==  Template), %判断滑框跟模板是否相等，相等则录入滑框信息；
                left = j;
                right = j+winWidth-1;
                upper = i;
                bottom = i+winHeight-1;
                BoundingBox_tmp = [left, right, upper, bottom];
                BoundingBox = [BoundingBox;BoundingBox_tmp];
            end
        end
    end
end
end

以下为显示滑窗的代码：

function VisualizeBox( I, Box )
%VisualizeBox Visualize detection results by overlaying the bounding box on
%the image.
%   I: the original image
%   Box: the bounding box, [left, right, upper, bottom]
%   left/right: the leftmost/rightmost index
%   upper/bottom: the upper/bottom index
%
%
if size(Box,1)~=0
    figure,
    imshow(I);
    hold on;
    for i=1:size(Box,1)
        line([Box(i,1), Box(i,1), Box(i,2), Box(i,2), Box(i,1)], [Box(i,3), Box(i,4), Box(i,4), Box(i,3), Box(i,3)], 'linewidth', 3, 'color', 'r');
    end
    hold off;
else
    disp('没有检测到人脸！ ');
end
end

以下为一些实例：