python写hog和svm行人检测

好的，我可以回答你的问题。首先，HOG特征是一种基于图像梯度的特征提取方法，可以用于物体检测和识别。对于行人检测，我们可以先将图像分成若干个小的区域，然后计算每个区域内梯度直方图的特征向量，最后将所有的特征向量串起来作为整张图像的特征向量。

接着，我们可以使用SVM（支持向量机）分类器来对行人和非行人进行分类。SVM是一种二分类模型，可以根据数据的特征将其分为两个类别。对于行人检测任务，我们使用已标记的数据集进行训练，将行人和非行人的特征向量分别作为正例和反例，训练出一个能够将二者分开的SVM模型。最后，对于新的图像，我们可以对其提取特征向量并应用训练好的SVM模型进行分类，从而实现行人检测。

以上就是使用Python实现HOG和SVM行人检测的基本方法。希望能够对你有所帮助！