基于hog的行人检测代码视频

以下是一个基于HOG的行人检测代码视频的示例，可以参考学习：

https://www.bilibili.com/video/BV1Bx411m7uX?from=search&seid=5925985758719528767

视频中介绍了使用OpenCV的HOGDescriptor类进行行人检测的具体步骤和代码实现。其中，使用了SVM分类器对检测结果进行分类，并对检测到的行人框进行了非极大值抑制（NMS）处理，以提高检测精度和效率。

具体实现步骤如下：

1. 加载训练好的SVM分类器模型。

2. 初始化HOGDescriptor类，设置参数，如窗口大小、块大小、细胞大小等。

3. 加载待检测的图像，并进行预处理，如缩放、灰度化、归一化等操作。

4. 在图像上使用HOGDescriptor类中的detectMultiScale()函数进行行人检测，得到检测结果，即行人框的位置和大小。

5. 对检测结果进行非极大值抑制（NMS）处理，去除重叠的行人框，得到最终的行人检测结果。

参考资料：

1. https://docs.opencv.org/master/d5/d33/structcv_1_1HOGDescriptor.html

2. https://blog.csdn.net/zhonghangIT/article/details/106235063

3. https://www.cnblogs.com/majiabao/p/12087706.html

相关问题

基于hog的行人视频检测代码

以下是基于 HOG 的行人视频检测代码的示例：

import cv2

# 加载行人检测器
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 加载视频
cap = cv2.VideoCapture('pedestrians.mp4')

# 循环遍历视频帧
while cap.isOpened():
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 行人检测
    boxes, weights = hog.detectMultiScale(frame, winStride=(8, 8))

    # 绘制边界框
    for box in boxes:
        x, y, w, h = box
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

    # 显示视频帧
    cv2.imshow('Pedestrian Detection', frame)

    # 按下 q 键退出
    if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用 OpenCV 中的 HOGDescriptor 类来进行行人检测。首先，我们加载行人检测器：

hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

然后，我们加载视频并开始循环遍历视频帧。对于每一帧，我们使用 `hog.detectMultiScale()` 方法来检测行人，并得到行人的边界框。最后，我们使用 `cv2.rectangle()` 方法将边界框绘制在视频帧上，并显示出来。

请注意，这里我们使用了一个简单的 `while` 循环来遍历视频帧，这可能不是最优的方法。在实际应用中，您可能需要使用更高级的技术来处理视频数据，例如多线程或异步编程。

基于hog的行人检测代码

以下是基于Hog的行人检测代码示例，使用OpenCV库实现：

import cv2

# 加载行人检测器
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 加载图像并进行检测
img = cv2.imread('pedestrian.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
rects, weights = hog.detectMultiScale(gray, winStride=(8, 8))

# 绘制矩形框
for i, (x, y, w, h) in enumerate(rects):
    if weights[i] > 0.7:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Pedestrian Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们首先加载了Hog行人检测器，然后使用`cv2.imread()`函数加载待检测图像。我们还需要将图像转换为灰度图像，以便使用Hog检测器进行检测。接着，我们使用`hog.detectMultiScale()`函数对图像进行检测，返回检测到的矩形框和对应的权重。最后，我们使用`cv2.rectangle()`函数绘制矩形框，并使用`cv2.imshow()`函数显示检测结果。

需要注意的是，行人检测器的检测效果受到多个因素的影响，如图像质量、行人姿态、行人遮挡等。因此，需要根据具体问题进行实验和调整参数。