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...
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...
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状可以被剃度或者边缘密度方向分布很好的好的描述. 我们对图像的各个像素点采集土堆或者边缘的方向直方图, 根据直方图的信息就可以描述图片的特征. 好在OpenCv 中已经提供了计算HOG特征的方法, 根据采集到的HOG特征...
使用HOG和SVM构建行人检测器的关键步骤包括: 准备训练数据集:训练数据集应包含大量正样本(行人图像)和负样本(非行人图像)。 计算HOG特征:对于每个图像,计算HOG特征。HOG特征是一个一维向量,其中每个元素表示图像中特定位置和方向的梯度强度。 训练SVM分类器:使用HOG特征作为输入,训练SVM分类器。SVM分类器将学习区分...
3.5. 行人检测HOG+SVM 4. HOG Detector 4.1. 图像金字塔 4.2. 滑动窗口 4.3. opencv中的行人检测器 5. 参考内容 传统目标分类器主要包括Viola Jones Detector、HOG Detector、DPM Detector,本章主要介绍HOG检测器。 1. HOG Detector HOG(Histograms of Oriented Gradients:定向梯度直方图)是一种基于图像梯度的特...
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,OpenCV已经有了。HOG特征提取的大致流程如下: ...
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: ...
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.HOGDeor hog.setSVMDetector(cv.HOGDeor_getDefaultPeopleDetector) ...
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_function importnumpyasnp importargparse importcv2 impor...