图5:行人检测 在本人收集的训练库上,用该算法与OPenCV自带的行人检测算法相比,误识率有显著的降低。 四、行人检测的数据库与开源项目 1、 http://pascal.inrialpes.fr/soft/olt/行人检测开源库 简介: Dalal于2005年提出了基于HOG特征的行人检测方法, HOG特征目前也被用在其他的目标检测与识别、图像检索和跟...
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...
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 importcv2 # 加载HOG描述符和预训练的SVM模型 hog=cv2.HOGDescriptor()hog.setSVMDetector(cv2.HOGDesc...
(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 matplotlib...
基于opencv的行人检测(支持图片,视频) 基于方向梯度直方图(HOG)/线性支持向量机(SVM)算法的行人检测方法中存在检测速度慢的问题,如下图所示,对一张400*490像素的图片进行检测要接近800毫秒,所以hog+svm的方法放在视频中进行行人检测时,每秒只能检测1帧图片,1帧/s根本不能达到视频播放的流畅性。 本文采用先从...
人脸识别之人脸检测(八)--HOG特征原理及实现 “cell”方式进行梯度方向量化,使得特征描述算子具有一些(a small amountof)平移或旋转不变性 通过改变histogram的bin个数,以及“...: locally normalisedhistogramofgradient orientation in dense overlapping grids,即局部归一化的梯度方向直方图。 2. ...
HOG与SVM行人检测 HOG算法是在2005年由法国Dalal提出。HOG特征作为机器学习目标检测效果最好的特征,在其基础上发展来的DPM算法更是可以成为机器学习在目标检测领域的巅峰之作,连续三年横扫PASCAL VOC。HOG是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的描述子。通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征。其...
HOG+SVM实现行人检测原理总结 一、HOG算法 HOG的一个详细的介绍:https://www.cnblogs.com/wyuzl/p/6792216.html fast-hog源码实现流程整理xmind HOG的核心思想是通过检测局部物体的梯度和边缘方向信息得到被检测物体的局部特征,HOG能较好的捕捉到局部形状信息,而且对几何以及光学的变化有很好的不变性。
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 ...
HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征检测是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术,尤其在行人检测中表现优异。本文将深入解析HOG特征检测的基本原理、实现步骤以及在OpenCV中的代码实战,帮助读者掌握HOG特征提取与SVM行人检测的实现细节。 HOG特征检测的基本原理 ...