char**argv){Mat img;vector<Rect>found;img=imread(argv[1]);if(argc!=2||!img.data){printf("没有图片\n");return-1;}HOGDescriptor defaultHog;defaultHog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());//进行检测default
(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...
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...
finalThreshold-最终阈值,默认为2.0useMeanshiftGrouping-不建议使用,速度太慢拉 使用OpenCV预训练SVM行人HOG特征分类器实现多尺度行人检测的代码如下: 代码语言:javascript 复制 importcv2ascvif__name__=='__main__':src=cv.imread("D:/images/pedestrian.png")cv.imshow("input",src)hog=cv.HOGDescriptor()hog...
使用HOG(Histogram of Oriented Gradients)描述符和SVM(Support Vector Machine)进行行人检测是一种常见的计算机视觉任务。下面是一个使用Python和OpenCV库实现行人检测的示例代码: 代码语言:javascript 复制 importcv2 # 加载HOG描述符和预训练的SVM模型 hog=cv2.HOGDescriptor()hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescr...
OpenCV实现了两种类型的基于HOG特征的行人检测,分别是SVM和Cascade,OpenCV自带的级联分类器的文件的位置在“XX\opencv\sources\data\hogcascades”(OpenCV4.x版本可用)。 opencv自带的人数检测文件,所在位置在opencv的安装目录下(下面是我的安装位置): D:\Program Files\opencv\sources\samples\cpp ...
hitThreshold-表示SVM距离度量,默认0表示,表示特征与SVM分类超平面之间 winStride-表示窗口步长 padding-表示填充 scale-表示尺度空间 finalThreshold-最终阈值,默认为2.0 useMeanshiftGrouping-不建议使用,速度太慢拉 使用OpenCV预训练SVM行人HOG特征分类器实现多尺度行人检测的代码如下:...
在2005年CVPR上,来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出利用Hog进行特征提取,利用线性SVM作为分类器,从而实现行人检测。而这两位也通过大量的测试发现,Hog+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来,虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法,但基本都以该算法为基础框架。因此,Hog...
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...
使用OpenCv进行行人检测的主要思想: HOG + SVM HOG: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。HOG特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征. SVM: (Support Vector Machine)指的是支持向量机,是常见的一种判别方法。在...