opencv行人检测
时间: 2023-10-07 17:11:40 浏览: 61
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,它提供了许多功能和算法,其中包括行人检测。OpenCV附带了一个预训练的HOG(方向梯度直方图)线性SVM模型,可以用于在图像和视频流中执行行人检测。
要使用OpenCV进行行人检测,首先需要导入相关的库和模块。可以创建一个新的Python文件,命名为detect.py,并引入必要的库和模块,如numpy、argparse、cv2等。
然后,可以通过调整图像的大小来进行预处理。可以使用resize函数来等比例改变图像的大小,使其适合行人检测器的输入要求。
接下来,需要初始化HOG(方向梯度直方图)描述符和人物检测器。HOG描述符是一种用于行人检测的特征描述符,而人物检测器是通过训练得到的模型。可以使用cv2.HOGDescriptor()来初始化HOG描述符,并使用cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()来设置人物检测器。
最后,可以使用HOG描述符和人物检测器对图像或视频流进行行人检测。可以使用cv2.HOGDescriptor.detectMultiScale()函数来检测图像中的行人,并返回一个包含行人位置和大小的矩形框。可以根据需要进行进一步的处理或显示检测结果。
综上所述,OpenCV可以用于行人检测,通过使用预训练的HOG线性SVM模型和相关的函数和方法来实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [物体检测实战:使用OpenCV内置方法实现行人检测](https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122033647)[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%"]
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