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.HO...
使用OpenCV进行行人检测是一个常见的计算机视觉任务。下面是一个使用OpenCV进行行人检测的Python代码示例,这个示例使用了预训练的HOG(Histogram of Oriented Gradients)+ SVM(Support Vector Machine)模型。 1. 导入OpenCV库并读取视频流或图像 首先,我们需要导入必要的库,并读取视频流或图像。在这个示例中,我们将读取一...
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(...
x_pos.append(hog.compute(img,(64,64))) # opencv中要求数据类型为np.float32 x_pos = np.array(x_pos,dtype=np.float32) y_pos = np.ones(x_pos.shape[0],dtype=np.int32) # print(x_pos.shape) # print(y_pos.shape) # 制作负样本 negdir = "%s/pedestrians_neg" % datadir # 负样...
HOG + SVM(行人检测, opencv实现) 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...
基于Python+OpenCV+dlib驾驶员面部特征的疲劳检测系统带音频报警(GUI界面) 254 -- 0:46 App 基于Python利用HOG+SVM进行视频行人检测 376 -- 1:10 App 基于Python+OpenCV+dlib实时人脸识别摄像头、视频或图像对情绪进行分类 268 -- 0:41 App 计算机视觉:基于Python+OpenCV硬币检测与识别(计算总额) 409 -- 1...
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 ...
HOGCV.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) 在第1节中,我们导入必要的库来实现我们的探测器,imutils是一个有用的DIP库工具,让我们从结果中执行不同的转换,cv2是我们的OpenCV Python包装器,requests可以通过HTTP发送数据/结果到Ubidots,argparse让我们从脚本中的命令终端来读取命令。
Python利用HOG+SVM进行视频行人检测 张家家湖南 552 1 基于Python+OpenCV行人实时检测单幅图像中的行人检测 张家家湖南 640 0 基于Python+OpenCV网络摄像头进行实时人脸识别 张家家湖南 451 0 基于Python+OpenCV证件照背景颜色替换 张家家湖南 654 0 ...