二、opencv实现的code 代码语言:javascript 复制 #include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/gpu/gpu.hpp>#include<stdio.h>using namespace cv;intmain(int argc,char**argv){Mat img;vector<Rect>found;img=imread(argv[1]);if(argc!=2||!img.data){printf...
级联检测器:该模型有两种网络类型,一种是RPN网络,另一种是检测网络。一些典型的例子是RCNN系列。 带锚框的单级检测器:这类的检测器没有单独的RPN网络,而是依赖于预定义的锚框。YOLO系列就是这种检测器。 无锚框的单级检测器:这是一种解决目标检测问题的新方法,这种网络是端到端可微的,不依赖于感兴趣区域(RO...
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...
这是一种基于机器学习的行人检测算法。它使用了 Haar 特征来检测行人,可以在图像中快速检测到行人并输出其位置。采用该方法检测速度较快,但准确率略低。 2.OpenCV 实现行人检测 可以采用官方自带的人体检测 HAAR 分类器实现对视频的人体检测,也可以自己改成摄像头的方式。 3.源程序代码 # 载入必要的库 import...
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...
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): ...
您是否知道 OpenCV 具有执行行人检测的内置方法? 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。 今天我们使用Opencv自带的模型实现对视频流中的行人检测,只需打开一个新文件,将其命名为 detect.py ,然后加入代码:#importthenecessarypackages from__future__importprint_...
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...
在智能视觉领域,行人检测是一项关键技术,广泛应用于自动驾驶、监控系统等各类场景。本文将详细介绍如何利用 OpenCV 结合人体特征模型,检测图像中的行人,并通过绘制方框标记检测结果,最终实现类似 AI 图像识别的效果。 û收藏 转发 评论 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍...