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...
(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...
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...
foundLocations-表示发现对象矩形框 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...
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 import cv2 # 加载HOG描述符和预训练的SVM模型hog = cv2.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv2....
Opencv实现 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): ...
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...
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...
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: ...