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分类器;最后使用cv2.HOGDescriptor.detectMultiScale()函数实现行人检测,它返回检测到的对象的...
opencv︱opencv中实现行人检测:HOG+SVM(二) opencv︱HOG描述符介绍+opencv中HOG函数介绍(一)Recorder︱图像特征检测及提取算法、基本属性、匹配方法转载于:Opencv HOG行人检测源码分析(一)和HOG:从理论到OpenCV实践 零、行人检测综述 行人检测、跟踪与检索领域年度进展报告 行人检测,就是将一张图片中的行人检测出来...
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 HOGDescriptor的构造...
使用HOG(Histogram of Oriented Gradients)描述符和SVM(支持向量机)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,并解释其工作原理。 安装必要的库 首先,确保你已经安装了OpenCV和scikit-learn库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装: 代码语言:javascr...
是目标检测的一个分支。行人检测主要用来判断输入图片(视频)内是否包含行人。若检测到行人,则给出其具体的的位置信息。 OpenCV可以直接调用行人检测器实现行人检测。 基本流程: (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(...
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: importcv2ascv if__name__ =='__main__': src = cv.imread("D:/images/pedestrian.png") cv.imshow("input", src) hog = cv.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv.HOGDescriptor_getDefaultPeople...
HOG特征详解与行人检测 HOG概述 HOG(Histogram of Oriented 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,OpenCV已经有了。HOG特征...
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...
实战目的:本次实战的目的是熟悉HOG+SVM工作流算法,初步掌握图像分类的传统算法。 实战记录:本以为在学习原理、算法应用、动手实操后会很顺利的完全自主实现行人检测项目,但实战过程却差强人意,所以结果嘛就马马虎虎了。实战过程中所爆露出的不足有以下几点: ...