HOG+SVM的行人检测系统py完整代码

HOG (Histogram of Oriented Gradients) 和 SVM (Support Vector Machine) 结合用于行人检测通常涉及两个主要部分：特征提取（HOG）和模型训练（SVM）。这里给出的是一个基本的框架，但实际的完整代码会更复杂，包括预处理图像、提取HOG描述符以及训练和应用SVM。

**特征提取（HOG）部分**[^1]：
这部分不是直接代码，但通常涉及到计算每个局部区域的梯度直方图来表示行人形状的不变性。HOG代码可能会包含计算梯度、归一化直方图和创建行人区域的HOG描述符等功能。

**模型训练（SVM）部分**：

# 引入必要的库
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

def hog_feature_extraction(image):
    # ... 实现HOG特征提取 ...
    hog_features = hog(image, orientations, pixels_per_cell, cells_per_block, transform_sqrt=False)
    return hog_features

def extract_and_train_SVM(train_data, labels):
    # 提取HOG特征
    x_train = [hog_feature_extraction(img) for img, label in train_data]

    # 划分训练集和测试集
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_train, labels, test_size=0.2)

    # 训练SVM
    SVM = train_SVM(x_train, y_train)  # 调用上述定义的train_SVM函数

    return SVM, x_test, y_test

# 假设你已经有了训练样本（images和对应的行人标签）
images, labels = load_images()
SVM_model = extract_and_train_SVM(zip(images, labels))

要运行完整的行人检测系统，还需要一个`load_images()`函数从图像文件加载数据，以及一些参数设置如`orientations`、`pixels_per_cell`和`cells_per_block`。实际的代码可能还会包含滑窗搜索、非极大值抑制等行人检测步骤。