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...
(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 matplotlib...
使用已训练的SVM模型对提取的HOG特征进行分类,判断是否为行人: 加载已训练的SVM模型,对提取的HOG特征进行分类,判断图像中是否存在行人。 将分类为行人的帧进行标记或保存: 使用OpenCV库中的绘图函数在检测到行人的帧上绘制矩形框进行标记,或者将帧保存到文件中。 重复上述步骤,直到视频处理完毕: 继续处理视频...
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...
利用HOG+SVM实现行人检测 很久以前做的行人检测,现在稍加温习,上传记录一下。 首先解析视频,提取视频的每一帧形成图片存到磁盘。代码如下 importosimportcv2 videos_src_path ='D:\\test1'videos_save_path ='D:\\test2'videos = os.listdir(videos_src_path) ...
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...
813 -- 0:25 App 行人检测 行人识别 目标检测 yolov3 1693 -- 0:25 App yolov5 目标检测 行人识别 车辆识别 1624 -- 0:57 App 烟雾识别 烟雾检测 1206 1 0:40 App yolov5 行人检测 行人识别 目标检测 2011 -- 0:38 App 猫狗识别 猫狗识别 python tensorflow pytorch 2746 -- 0:54 ...
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...