hog svm行人检测python

行人检测是计算机视觉中的一个常见任务，可以使用HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和SVM（Support Vector Machine）分类器来实现。在Python中，你可以使用OpenCV库来进行行人检测。

首先，你需要安装OpenCV库。你可以使用以下命令在Python中安装OpenCV：

pip install opencv-python

接下来，你可以使用以下代码来实现行人检测：

import cv2

# 加载HOG+SVM模型
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 行人检测
boxes, weights = hog.detectMultiScale(image, winStride=(4, 4), padding=(8, 8), scale=1.05)

# 在图像上绘制检测结果
for (x, y, w, h) in boxes:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Pedestrian Detection", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先加载了HOG+SVM模型，然后使用`detectMultiScale`函数对图像进行行人检测。最后，我们在原始图像上绘制出检测到的行人框，并显示结果。

请确保将代码中的`image.jpg`替换为你要进行行人检测的图像路径。此外，你还可以调整`winStride`、`padding`和`scale`参数来优化检测结果，根据具体需求进行调整。

希望对你有所帮助！