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....
1. hog描述子在opencv中为HOGDescriptor。 2. 可以调用该描述子setSVMDetector方法给用于对hog特征进行分类的svm模型的系数赋值,这里的参数为HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()时表示采用系统默认的参数,因为这些参数是用很多图片训练而来的。 3. 对输入图片进行行人检测时由于图片的大小不一样,所以要用到多尺度...
看到这里,其实就不难理解,这里的SVM扮演的主要作用就是二分类模型了。 接下来我们需要对原始图像的数据集进行特征提取计算,这里是基于HOG的方式实现的,可以自行实现HOG特征向量提取方法,也可以直接使用skimage提供的HOG提取器来一步实现,这里为了方便,我是直接使用的skimage提供的HOG方法,核心实现如下: def img2Feature(...
HOG+SVM流程 1.提取HOG特征 灰度化 + Gamma变换(进行根号求解) 计算梯度map(计算梯度) 图像划分成小的cell,统计每个cell梯度直方图 多个cell组成一个block, 特征归一化 多个block串接,并归一化 2.训练SVM分类器
此外,OpenCV也提供了基于DNN(深度学习神经网络)的人脸检测器,它们通常具有更高的精度和性能。 4. 自定义HOG特征进行人脸检测 如果你想更深入地了解HOG特征的工作原理,并尝试自己实现基于HOG的人脸检测器,可以使用scikit-image或OpenCV的低级API来提取HOG特征,然后结合SVM(支持向量机)等机器学习算法进行分类。 这里仅...
计算机视觉:基于Python+OpenCV硬币检测与识别(计算总额) 409 -- 1:45 App 基于Python+OpenCV+dlib手势识别视力检测系统 152 -- 0:46 App 基于Python+OpenCV实现视频流人脸检测 914 -- 1:28 App 基于Python+OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统 1490 -- 1:17 App 深度学习之基于YoloV5+OpenPose实现行人摔倒跌...
python skimage库HOG特征提取原码解读 Hog特征+SVM常用来做行人检测。 opencv中也有Hog特征提取的原码,但是由于原码不是用python写的,而skimage用python实现了,所以就解读的skimage的代码。 先看用skimage库进行HOG特征提取的代码: fromskimage.featureimporthogfromskimageimportio...
为了避免出现性能问题,我们用imutils来调整图像大小,再从HOG对象调用detectMultiScale()方法。然后,检测多尺度方法可以让我们使用SVM的分类结果去分析图像并知晓人是否存在。关于此方法的参数介绍超出了本教程的范围,但如果你想了解更多信息,请参阅官方OpenCV文档或查看Adrian Rosebrock的精彩解释。
))# 初始化我们的行人检测器hog = cv2.HOGDescriptor() # 初始化方向梯度直方图描述子hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) # 设置支持向量机(Support Vector Machine)使得它成为一个预先训练好了的行人检测器# hog.load('myHogDector3.bin')# 到这里,我们的OpenCV行人检测器...
OpenCV-Python集成了多种特征检测算法,如Harris角点检测、SIFT等,通过这些算法可以精准提取图像的关键特征。 目标检测与追踪 目标检测是计算机视觉中的另一个重要任务,它用于在图像中识别并定位特定目标。OpenCV-Python提供了多种目标检测算法,如HOG+SVM行人检测、基于深度学习的目标检测等。此外,OpenCV-Python还支持目标...