基于HOG+SVM实现行人检测

行人检测是计算机视觉中的一个重要应用，基于HOG+SVM的方法是其中比较经典的一种方法。具体实现步骤如下：

1. 数据集准备：需要有行人和非行人的图像样本，可以使用公开数据集如INRIA Person Dataset等，也可以自己采集。

2. 特征提取：使用HOG（Histogram of Oriented Gradients）方法提取图像特征。HOG方法是基于梯度方向的直方图统计，将图像分成若干个小区域，对每个区域计算梯度方向直方图，最后将所有区域的直方图拼接起来得到整个图像的特征向量。

3. 训练SVM分类器：使用支持向量机（SVM）进行分类器的训练。将HOG特征向量作为输入，将行人和非行人样本分别标记为1和-1，训练出一个分类器模型。

4. 目标检测：使用训练好的分类器对测试图像进行目标检测。首先对图像进行多尺度滑动窗口操作，对每个窗口提取HOG特征向量，然后使用训练好的分类器进行分类，得到窗口的置信度。最后使用非极大值抑制（NMS）算法对窗口进行筛选，得到检测结果。

以上就是基于HOG+SVM实现行人检测的基本流程。需要注意的是，该方法只能检测行人，不能检测行人的姿态和行为。如果需要更加复杂的行人检测任务，可以考虑使用深度学习方法。

相关问题

python实现基于HOG+SVM的行人检测算法

行人检测是计算机视觉中的一个重要应用，HOG+SVM是一种常用的行人检测算法。下面是基于Python实现HOG+SVM行人检测算法的步骤：

1.收集行人数据集。需要有大量的正样本和负样本数据，正样本为行人图片，负样本为非行人图片。

2.提取HOG特征。使用OpenCV中的HOGDescriptor函数，对每张图片提取HOG特征。HOG特征是一种局部特征，可以很好地描述行人的外观特征。

3.训练SVM分类器。将提取的HOG特征作为输入，将正样本标记为1，负样本标记为-1，使用SVM进行训练。可以使用sklearn库中的SVM模型进行训练。

4.行人检测。对新的图片进行行人检测，先使用滑动窗口对图片进行分块，然后对每个分块提取HOG特征，输入到已训练好的SVM模型中进行分类判断。如果分类结果为1，则表示当前分块中可能存在行人，可以将其标记出来。

以上就是基于Python实现HOG+SVM行人检测算法的主要步骤。需要注意的是，该算法的准确率与数据集的质量和数量以及参数的选择有很大关系，需要不断进行调整和优化。

python实现基于HOG+SVM的行人检测算法代码

以下是一个基于Python实现HOG+SVM行人检测算法的代码示例：

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。