怎么用Python实现一个HOG+SVM行人识别模型？

实现一个HOG SVM行人识别模型，需要分以下几个步骤：

1. 收集训练数据：收集大量的正样本和负样本，正样本是人像，负样本是非人像，例如背景图像等。

2. 提取HOG特征：将训练数据集中的每张图片都进行特征提取，可以使用OpenCV库中的HOGDescriptor函数进行HOG特征提取。

3. 训练分类器：将提取的HOG特征作为训练数据和标签，使用支持向量机（SVM）进行训练。可以使用sklearn库中的SVC函数进行训练。

4. 检测：使用训练好的分类器进行检测。可以使用OpenCV库中的HOGDescriptor函数或者cv2.dnn模块进行检测。

下面是代码实现：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC

# 收集训练数据
pos_imgs = []  # 正样本
neg_imgs = []  # 负样本

# 提取HOG特征
hog = cv2.HOGDescriptor()

for img_path in pos_img_paths:
    img = cv2.imread(img_path)
    feature = hog.compute(img)
    pos_imgs.append(feature)

for img_path in neg_img_paths:
    img = cv2.imread(img_path)
    feature = hog.compute(img)
    neg_imgs.append(feature)

# 训练分类器
X = np.vstack((pos_imgs, neg_imgs))
y = np.hstack((np.ones(len(pos_imgs)), np.zeros(len(neg_imgs))))
clf = SVC(kernel='linear')
clf.fit(X, y)

# 检测
img = cv2.imread(test_img_path)
rects, _ = hog.detectMultiScale(img)
for rect in rects:
    x, y, w, h = rect
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)

注意：训练数据集应该包含足够的变化来确保分类器能够泛化到新的场景中。例如，训练数据集应该包含不同姿势的人，不同大小的人等。