Python+OpenCV+HOG+SVM+行人检测

时间: 2023-10-04 12:04:43 浏览: 50
Python OpenCV HOG SVM 行人检测是使用Python编程语言和OpenCV库来实现行人检测的一种方法。该方法主要利用了HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征和SVM(Support Vector Machine)分类器来检测行人。 以下是 Python OpenCV HOG SVM 行人检测的步骤: 1. 收集行人图像数据集并标注。 2. 提取图像中的HOG特征。 3. 利用提取的特征训练SVM分类器。 4. 在测试图像中使用训练好的SVM分类器来检测行人。 具体实现细节如下: 1. 数据集收集和标注 要进行行人检测,首先需要收集行人图像数据集并进行标注。可以使用现有的数据集,例如INRIA行人数据集,或者自己创建数据集。 对于数据集的标注,可以使用图像标注工具来手动标注,例如LabelImg或VGG Image Annotator(VIA)。对于每个行人图像,需要标注行人的位置和大小。 2. 提取HOG特征 OpenCV提供了HOGDescriptor函数来提取图像中的HOG特征。HOG特征是由图像中不同方向的梯度组成的向量,可以有效地表示图像的纹理和形状特征。 代码示例: ``` import cv2 # 创建HOG描述符对象 hog = cv2.HOGDescriptor() # 提取HOG特征 features = hog.compute(image) ``` 其中,image是输入图像,features是提取的HOG特征向量。 3. 训练SVM分类器 在提取HOG特征后,需要使用训练数据集来训练SVM分类器。可以使用OpenCV提供的SVM函数来实现训练。 代码示例: ``` import cv2 # 加载训练数据集和标签 train_data = cv2.imread('train_data.png') train_labels = cv2.imread('train_labels.png') # 创建SVM分类器对象 svm = cv2.ml.SVM_create() # 设置SVM参数 svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.setTermCriteria((cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 1e-6)) # 训练SVM分类器 svm.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels) ``` 其中,train_data是训练数据集,train_labels是对应的标签。SVM参数可以根据实际情况进行调整。 4. 行人检测 在训练好SVM分类器后,可以在测试图像中使用它来检测行人。可以使用OpenCV提供的detectMultiScale函数来实现检测。 代码示例: ``` import cv2 # 加载测试图像 test_image = cv2.imread('test_image.png') # 创建HOG描述符对象 hog = cv2.HOGDescriptor() # 设置SVM分类器 hog.setSVMDetector(svm.getSupportVectors()) # 行人检测 rects, weights = hog.detectMultiScale(test_image, winStride=(8, 8)) # 绘制检测结果 for (x, y, w, h) in rects: cv2.rectangle(test_image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示检测结果 cv2.imshow('result', test_image) cv2.waitKey(0) ``` 其中,test_image是要检测的测试图像。通过设置SVM分类器,可以使用HOG描述符对象的detectMultiScale函数来检测行人。检测结果是一组矩形框,可以使用OpenCV提供的rectangle函数来绘制。最后使用imshow函数显示检测结果。 总结: Python OpenCV HOG SVM 行人检测是一种简单有效的行人检测方法。通过收集数据集,提取HOG特征,训练SVM分类器,可以实现高效的行人检测。可以应用于视频监控、自动驾驶等领域。

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以下是一个基于Python实现HOG+SVM行人检测算法的代码示例: python import cv2 import numpy as np from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split # 收集行人数据集 pos_images = ['pos1.jpg', 'pos2.jpg', 'pos3.jpg', ...] neg_images = ['neg1.jpg', 'neg2.jpg', 'neg3.jpg', ...] # 提取HOG特征 hog = cv2.HOGDescriptor() features = [] labels = [] for image_path in pos_images: img = cv2.imread(image_path) hog_feature = hog.compute(img) features.append(hog_feature) labels.append(1) for image_path in neg_images: img = cv2.imread(image_path) hog_feature = hog.compute(img) features.append(hog_feature) labels.append(-1) features = np.array(features) labels = np.array(labels) # 训练SVM分类器 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42) svm = SVC(kernel='linear') svm.fit(X_train, y_train) # 行人检测 img = cv2.imread('test.jpg') win_size = (64, 128) block_size = (16, 16) block_stride = (8, 8) cell_size = (8, 8) nbins = 9 for i in range(0, img.shape[0]-win_size[1], block_stride[1]): for j in range(0, img.shape[1]-win_size[0], block_stride[0]): win = img[i:i+win_size[1], j:j+win_size[0]] hog_feature = hog.compute(win, winStride=(8,8), padding=(0,0)) pred = svm.predict(hog_feature.reshape(1, -1)) if pred == 1: cv2.rectangle(img, (j, i), (j+win_size[0], i+win_size[1]), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 该代码中,我们首先使用OpenCV中的HOGDescriptor函数对收集到的行人数据集中的图片进行HOG特征提取,并将提取的HOG特征和对应的标签存储在features和labels数组中。然后使用sklearn库中的train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集,并使用SVC模型进行训练。最后使用滑动窗口对测试图片进行行人检测,并将检测到的行人框标记出来。
Pythonhog SVM单字符识别是一种使用Python编程语言实现的基于hog特征和支持向量机(SVM)算法的单字符识别方法。 HOG(Histogram of Oriented Gradients)是一种图像特征提取算法,通过计算图像中不同方向的梯度直方图来描述图像的局部结构特征。在字符识别中,通过提取字符图像的HOG特征,可以将字符的轮廓和边缘等重要特征量化表示。 SVM是一种监督学习算法,通过将样本映射到高维特征空间,找到一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。在单字符识别中,SVM可以通过训练一系列具有不同类别标签的字符图像样本,学习分类边界,从而实现对未知字符的识别。 使用Python实现单字符识别时,可以借助开源机器学习库如scikit-learn和opencv等。首先,需要构建一个训练集和测试集,包含多种不同的字符图像样本。然后,将每个字符图像样本转换为HOG特征向量,并将其与对应字符的标签进行关联。接着,使用训练集进行SVM模型的训练,并通过交叉验证等方法选择最优的模型参数。最后,使用测试集评估模型的性能以及准确率。 Pythonhog SVM单字符识别方法具有较高的准确率和鲁棒性,适用于各种场景的单字符识别任务。但需要注意的是,这种方法对图像质量、光照条件等环境因素较为敏感,因此在实际应用中需要进行相应的预处理和参数调优。
很好,下面我来为你介绍一下 OpenCV-Python 实现目标检测的过程。 OpenCV-Python 是一款基于 Python 的计算机视觉库,它可以帮助我们完成各种图像处理任务,包括图像的读取、处理、显示等。在使用它进行目标检测时,我们可以使用传统方法 HOG+SVM 实现。 HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征是一种常用的图像特征,它可以描述图像中的边缘、角点等信息,其中梯度方向直方图是 HOG 特征的核心部分。在目标检测中,我们需要先提取出图像中的 HOG 特征,然后再使用 SVM(Support Vector Machine)进行分类,从而实现目标检测。 下面是一个简单的 OpenCV-Python 实现目标检测的示例代码: python import cv2 # 加载 SVM 分类器 svm = cv2.ml.SVM_load('svm.xml') # 加载测试图片 img = cv2.imread('test.jpg') # 创建 HOG 描述符 hog = cv2.HOGDescriptor() # 设置 SVM 分类器 hog.setSVMDetector(svm) # 检测目标并绘制矩形框 rects, weights = hog.detectMultiScale(img, winStride=(8, 8), padding=(32, 32), scale=1.05) for (x, y, w, h) in rects: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在代码中,我们首先加载了训练好的 SVM 分类器,并加载了测试图片。然后创建了 HOG 描述符,并设置 SVM 分类器。最后使用 detectMultiScale 函数检测目标,并绘制矩形框,最终在窗口中显示检测结果。 当然,这仅仅是一个简单的示例,实际的目标检测过程还需要根据具体的应用场景进行调整和优化。
### 回答1: Python可以使用OpenCV库来实现HOG和SVM行人检测。 HOG特征是一种用于目标检测的特征描述方法,它通过计算图像中不同方向的梯度直方图来描述图像的特征。SVM是一种用于分类的机器学习算法,它可以根据训练数据来学习分类器,然后用于对新数据进行分类。 在Python中,可以使用OpenCV库中的HOGDescriptor类来计算图像的HOG特征,然后使用SVM分类器对图像进行分类。具体实现步骤可以参考OpenCV官方文档或相关教程。 ### 回答2: Python语言是一种广泛应用于计算机视觉领域的编程语言,它支持多种开源库,方便程序员进行图像处理、行人检测等操作。其中,HOG(Histogram of Oriented Gradient)和SVM(Support Vector Machine)算法在行人检测中得到了广泛应用。 HOG算法是一种特征提取算法,可以从图像中提取出每个区域的梯度方向直方图特征,常用于行人检测、物体识别等领域。下面是利用Python实现HOG行人检测的步骤: 1. 加载训练数据。利用Python的OpenCV库读入训练集图片,提取图像特征向量,得到训练集特征矩阵。 2. 训练SVM分类器。使用Python的scikit-learn库训练SVM分类器,将训练集特征矩阵作为输入,分类标号作为输出,得到最佳分类器。 3. 检测行人。利用Python的OpenCV库读入待检测的图片,按照不重叠的窗口大小进行图像分块,在每个局部块上计算HOG特征向量,并将其输入到SVM分类器中进行分类,判断是否为行人。 SVM算法是一种二分类机器学习算法,较HOG算法而言更加重要,SVM在行人检测中的作用是对检测样本进行分类。下面是利用Python实现行人检测的步骤: 1. 加载训练数据。利用Python的OpenCV库读入训练集图片,并进行预处理,如调整大小、灰度化、直方图均衡化等。 2. 提取HOG特征。在每个训练样本上计算HOG特征向量,每个样本对应一个向量,构成特征矩阵。在Python中可以使用scikit-image库实现。 3. 训练SVM分类器。使用Python的scikit-learn库训练SVM分类器,将特征矩阵作为输入,分类标号作为输出,得到最佳分类器。 4. 目标检测。利用Python的OpenCV库读入待检测图像,在图像上采用滑动窗口法进行检测,每个窗口都提取HOG特征向量,并输入到SVM分类器中进行分类,判断是否存在行人。 总之,Python语言可以应用多种函数库实现HOG和SVM算法进行行人检测。通过Python,我们可以利用大量的开源库快速实现行人检测功能,然后通过随着复杂问题的增加进一步扩展和改进算法。 ### 回答3: HOG(方向梯度直方图)和 SVM(支持向量机)是两种常用的行人检测方法。Python作为一门高级编程语言,也可以用于编写HOG和SVM行人检测的程序。 首先,我们需要了解HOG和SVM的基本原理和算法。HOG是一种用于图像特征提取的算法,可以获取图像中物体的轮廓信息,并构建出具有方向性的图像梯度直方图。SVM是一种经典的分类器,可以用来训练和识别图像中的行人。 在Python中,可以使用OpenCV等库来实现HOG和SVM行人检测。具体的步骤如下: 1. 数据准备:收集包含行人的正样本图片和不包含行人的负样本图片,并进行标注。 2. 特征提取:使用HOG算法提取图片的特征,将每个图片转化成一个向量。这里可以使用OpenCV自带的HOGDescriptor类。 3. SVM训练:使用收集到的正负样本数据,训练一个SVM分类器。可以使用sklearn库中的SVC类来实现。 4. 行人检测:将待检测的图片传入HOG模型中,提取特征,并通过SVM分类器进行分类,得到行人或非行人的判断结果。如果使用OpenCV,可以使用CascadeClassifier类进行检测。 需要注意的是,训练好的SVM分类器对于新的数据会出现过度拟合的问题。为了提高检测的准确性,可以使用交叉验证等方法来避免过度拟合,并优化模型参数。 综上所述,Python可以很好地完成HOG和SVM行人检测的任务。需要掌握HOG和SVM算法的基本原理,以及使用OpenCV和Sklearn等库的方法。同时,还需要有数据处理和模型调优的技能。
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。
OpenCV中实现图像分类的SVM(支持向量机)是一种基于机器学习的算法,它需要使用一组已经标记的图像来训练模型,然后使用该模型对未知图像进行分类。 以下是实现SVM进行图像分类的基本步骤: 1. 收集数据集,包括用于训练和测试的图像。 2. 对每个图像进行特征提取,例如计算每个图像的颜色直方图、纹理、边缘等特征。 3. 将特征向量作为输入,将训练图像标记为相应的类别。训练数据集的样本应该在同一类别内相似,而不同类别之间应该有显著差异。 4. 使用OpenCV中的SVM模块对训练数据集进行训练,并调整模型参数以提高准确性。 5. 对测试数据集中的每个图像进行特征提取,并使用训练好的模型进行分类。 6. 计算分类准确率和召回率,并根据需求调整参数,以提高模型的性能。 下面是示例代码来实现基于OpenCV的SVM进行图像分类。 python import cv2 import numpy as np # 读取数据集图像及其标签 train_images = [] train_labels = [] test_images = [] test_labels = [] for i in range(1, 5): for j in range(1, 6): img = cv2.imread("dataset/%d/%d.png" % (i, j), cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 读取灰度图像 if j < 4: # 训练集前3张图像 train_images.append(img) train_labels.append(i) else: # 测试集后2张图像 test_images.append(img) test_labels.append(i) # 提取图像特征 hog = cv2.HOGDescriptor() train_features = np.array([hog.compute(img) for img in train_images], dtype=np.float32) test_features = np.array([hog.compute(img) for img in test_images], dtype=np.float32) # 训练SVM分类器 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.setTermCriteria((cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 1000, 0.01)) svm.train(train_features, cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels)) # 测试SVM分类器 ret, pred = svm.predict(test_features) # 计算分类准确率和召回率 accuracy = np.mean(pred.squeeze() == np.array(test_labels)) recall = np.mean(pred.squeeze() == np.array(test_labels)[np.array(test_labels) == 1]) print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100)) print("Recall: %.2f%%" % (recall * 100)) 该示例代码演示了如何使用OpenCV的SVM实现图像分类。它使用了一个简单的数据集,由四个类别的图像(数字1-4)构成。图像特征采用HOG描述符,SVM类型为C-SVC,核函数为线性核,迭代停止条件为1000次或0.01的精度。在测试过程中,计算了分类准确率和召回率两个指标,以评估分类器的性能。
行人检测和跟踪是计算机视觉领域中的一个热门应用,OpenCV库提供了许多用于行人检测和跟踪的函数和工具。下面是一些实现行人检测和跟踪的基本步骤: 1. 加载视频或摄像头数据。 2. 使用Haar级联分类器或其他行人检测算法,例如HOG+SVM方法,对视频帧进行行人检测。 3. 对检测到的行人进行跟踪。可以使用跟踪算法,例如卡尔曼滤波器或Meanshift算法,来跟踪行人。 4. 在视频中显示跟踪结果,例如在视频帧上绘制矩形框或者标注文本。 下面是一个简单的Python代码示例,用于实现行人检测和跟踪: python import cv2 # 加载Haar级联分类器 cascade_classifier = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fullbody.xml') # 打开摄像头 capture = cv2.VideoCapture(0) # 定义跟踪器 tracker = cv2.TrackerKCF_create() # 初始化跟踪器 init_once = False while True: # 获取视频帧 ret, frame = capture.read() # 对视频帧进行行人检测 if ret: gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) rects = cascade_classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 对每个检测到的行人进行跟踪 for rect in rects: # 初始化跟踪器 if not init_once: tracker.init(frame, tuple(rect)) init_once = True # 跟踪行人 success, box = tracker.update(frame) if success: # 在视频帧上绘制矩形框 pt1 = (int(box[0]), int(box[1])) pt2 = (int(box[0] + box[2]), int(box[1] + box[3])) cv2.rectangle(frame, pt1, pt2, (0, 255, 0), 2) else: init_once = False # 在视频中显示跟踪结果 cv2.imshow('Tracking', frame) # 退出程序 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 释放资源 capture.release() cv2.destroyAllWindows() 在这个示例中,我们使用了Haar级联分类器来检测行人,使用了KCF跟踪器来跟踪行人。当检测到行人时,我们使用tracker.init()函数来初始化跟踪器,然后使用tracker.update()函数来更新跟踪器状态并获取跟踪结果。最后,在视频帧上绘制矩形框来显示跟踪结果。
要使用Python-OpenCV训练SVM,您需要遵循以下步骤: 1. 收集并准备数据集:您需要准备正样本和负样本的图像。将它们分别放在两个文件夹中,并确保它们的命名方式相同。 2. 提取图像特征:使用OpenCV的HOG描述符提取每个图像的特征。将这些特征存储在一个numpy数组中。 3. 创建SVM训练器:使用OpenCV的ml库创建一个SVM训练器对象。 4. 训练SVM:调用SVM训练器的train方法,并将特征数组和标签数组作为参数传递。标签数组应该是一个大小相同的numpy数组,其中包含正样本和负样本的标签。 5. 测试SVM:使用一些测试数据来测试SVM的性能,可以使用OpenCV的predict方法。预测结果将是一个数字,其中1表示正类,0表示负类。 以下是一个简单的示例代码,用于训练SVM: python import cv2 import numpy as np # Step 1: Collect and prepare dataset pos_images = ["pos1.jpg", "pos2.jpg", ...] neg_images = ["neg1.jpg", "neg2.jpg", ...] # Step 2: Extract image features hog = cv2.HOGDescriptor() features = [] labels = [] for img in pos_images: img = cv2.imread(img) features.append(hog.compute(img)) labels.append(1) for img in neg_images: img = cv2.imread(img) features.append(hog.compute(img)) labels.append(0) features = np.squeeze(features) labels = np.array(labels) # Step 3: Create SVM trainer svm = cv2.ml.SVM_create() # Step 4: Train SVM svm.train(features, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels) # Step 5: Test SVM test_img = cv2.imread("test.jpg") test_features = hog.compute(test_img) result = svm.predict(test_features) print(result) 请注意,此代码仅为示例,您可能需要根据自己的数据集和需求进行修改。

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