HOG+SVM的行人检测系统py代码

HOG (Histogram of Oriented Gradients) 结合 SVM (支持向量机) 的行人检测系统通常涉及以下几个步骤[^1]：

1. **计算HOG特征**：

   from skimage.feature import hog
   img = ...  # 读取图像
   orientations, pixels_per_cell, cells_per_block = ...  # 定义HOG参数
   hog_descriptors = hog(img, orientations=orientations, pixels_per_cell=pixels_per_cell, cells_per_block=cells_per_block)

2. **创建训练样本**：
- 提取图像上的HOG描述符作为特征
- 标签（行人区域和非行人区域）用于监督学习

3. **初始化SVM分类器**[^2]：

   svc = SVC(kernel='linear')  # 使用线性核，可根据需求调整

4. **训练SVM**：

   svc.fit(hog_descriptors_train, labels_train)  # 使用训练数据训练模型

5. **行人检测**：
对测试图像应用同样的HOG特征提取和SVM预测：

   hog_test_descriptors = hog(img_test, ...)
   predictions = svc.predict(hog_test_descriptors)

6. **结果分析与定位**：
根据预测标签找到行人区域（通常是预测为行人的情况）。

请注意，这只是一个基本流程概述，实际代码可能包括预处理（如归一化），窗口滑动以检测不同大小的行人，以及性能评估等步骤。完整的代码示例可以参考GitHub项目中的详细实现。