(1)初始化HOG描述符 hog = cv2.HOGDescriptor() (2)将SVM设置为预训练的行人检测器,通过cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()函数加载 (3)使用detecMultiScale函数检测图像中的行人,返回值为行人对应的矩形框和权重值 (4)遍历检测到的矩形框,将其绘制在图像中 import cv2 # 导入 opencv import matplotl...
这里只是用到了HOG的识别模块,OpenCV把HOG包的内容比较多,既有HOG的特征提取,也有结合SVM的识别,这里的识别只有检测部分,OpenCV提供默认模型,如果使用新的模型,需要重新训练。 三、如何降低行人检测误识率 本节转载于:机器视觉学习笔记(3)–如何降低行人检测误识率 现在的行人检测算法大多是应用HOG特征识别整体,虽...
opencv附带一个预训练的 HOG + 线性 SVM 模型,可用于在图像和视频流中执行行人检测 首先,使用cv2.HOGDescriptor()实例化HOG特征描述符类;然后再用cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()静态函数获取行人检测训练的分类器的系数x;再之后将系数x传入cv2.HOGDescriptor.setSVMDetector()函数,用于激活默认的SVM分类...
cv2.waitKey(1) 在这里应用了非极大值抑制方法(NMS),处理了重叠标记的问题。但是这里存在一个问题就是,部分两个人物距离过近或者产生重叠的情况下,优化后会将两个人标记称为一个人,这个问题还没有解决。 最后,将多张标记后的图片按一定帧数还原成视频,就完成了对视频的行人检测。 完整代码如下 # import the ...
3.关于SVM。我的代码中的main()中有两种方法可以形成分类器。一种是自己训练的,一种是OPENCV库中的。我想说,库中的分类器诚然专业不容置疑,但是这个机器学习的问题是这样,根据不同的场景,正、负样本都会有很大的变化,尤其是负样本被环境的变化影响程度比较剧烈。因此或许库中的样本训练结果并不适合你所检测的地...
摘要:针对传统梯度方向直方图(HOG)行人检测系统中检测窗扫描区域过大、HOG特征维度大而引起的检测速度慢问题,提出了改进的视频行人检测算法。通过运动信息提取感兴趣(ROI)目标区域,利用Fisher准则和多尺度特性选取具有强分辨力的行人HOG特征从而降低特征维数,结合支持向量机(SVM)检测行人。实验结果表明,本文方法在保证视...
计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中。 HOG vs SIFT SIFT :对特征点的描述方法 HOG :对一定区域的特征量的描述方法 1、可以表现较大的形状 2、非常适合行人及车辆检测 假设我们在智能驾驶中要检测行人: ...
OpenCV预训练SVM行人HOG特征分类器实现多尺度行人检测 HOG概述 HOG(HistogramofOriented Gradient)特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取算法,是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法,对象局部的变形与光照影响有很好的稳定性,最初是用HOG特征来来识别人像,通过HOG特征提取+SVM训练,可以得到很好的效果...
SVM: (Support Vector Machine)指的是支持向量机,是常见的一种判别方法。在机器学习领域,是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析, 在行人检测中可以用作区分行人和非行人的分类器。 在使用HOG + SVM进行行人检测时, 采集HOG特征的主要思想是通过对一幅图像进行分析, 局部目标的表象和形...
一种基于HOG+SVM的行人检测算法 在先进驾驶辅助系统中, 基于视觉的行人检测只能对摄像头视野范围内的无遮挡行人进行检测, 并且易受天气的影响, 在极端天气下无法工作。针对视觉检测的缺陷, 提出了一种利用超宽带(Ultra Wideband,UWB)通信模块检测行人位置信息的方法, 并对其进行卡尔曼滤波以减小误差, 同时将得到...