hog svm行人检测python

时间: 2023-10-05 21:10:24 浏览: 62
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: ```python 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!

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HOG(Histogram of Oriented Gradients)和SVM(Support Vector Machine)是一种常用的目标检测方法。在Python中实现HOG和SVM目标检测的步骤可以概括为以下几个方面。 首先,需要准备正负样本数据集,保证它们的尺寸一致。正样本数据集包含了被测试物体的图片,例如行人、车牌等,而负样本则不包含被检测物体的图像。 其次,使用滑动窗口进行图像的分割,以便对每个窗口进行特征提取和分类器的预测。滑动窗口是一种技术,它可以在图像上滑动一个固定尺寸的窗口,以获取窗口内的图像区域。这一步还涉及到非极大值抑制操作,用于过滤掉重叠的检测框。 然后,使用HOG算法对每个窗口提取特征。HOG算法是一种基于图像梯度方向的特征描述算法,它能够有效地表示图像中的形状和纹理信息。通过计算每个窗口内部的梯度直方图,可以得到该窗口的HOG特征向量。 接下来,使用训练好的SVM模型对提取的HOG特征向量进行分类预测。SVM是一种监督学习算法,可以通过训练样本学习到一个分类器,并用于对新的样本进行分类。在Python中,可以使用scikit-learn库中的SVM模块来构建和训练SVM模型。 最后,根据SVM模型的预测结果,对图像中的目标进行检测和定位。可以根据预测结果确定目标的位置,并在图像上画出检测框来表示目标的位置和边界。 综上所述,HOG-SVM目标检测的Python实现主要涉及到准备样本数据集、滑动窗口操作、HOG特征提取、SVM模型训练和预测以及目标的检测和定位。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [hog+svm图像检测流程 --python](https://blog.csdn.net/qq_43757702/article/details/123713659)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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。
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。
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。
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。

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