基于HOG特征的行人检测python

行人检测是计算机视觉中的一个重要应用，HOG特征是一种常用的特征描述子。下面是基于HOG特征的行人检测python代码示例：

import cv2

# 加载行人检测器
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

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

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

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

# 显示检测结果
cv2.imshow("Pedestrians", image)
cv2.waitKey(0)

在这个示例中，我们首先加载了行人检测器，并使用默认的行人检测器。然后，我们加载了一张图像，使用检测器对图像进行行人检测，并绘制出检测结果。最后，我们显示了检测结果。

相关问题

基于hog的行人检测代码

以下是基于Hog的行人检测代码示例，使用OpenCV库实现：

import cv2

# 加载行人检测器
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 加载图像并进行检测
img = cv2.imread('pedestrian.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
rects, weights = hog.detectMultiScale(gray, winStride=(8, 8))

# 绘制矩形框
for i, (x, y, w, h) in enumerate(rects):
    if weights[i] > 0.7:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Pedestrian Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们首先加载了Hog行人检测器，然后使用`cv2.imread()`函数加载待检测图像。我们还需要将图像转换为灰度图像，以便使用Hog检测器进行检测。接着，我们使用`hog.detectMultiScale()`函数对图像进行检测，返回检测到的矩形框和对应的权重。最后，我们使用`cv2.rectangle()`函数绘制矩形框，并使用`cv2.imshow()`函数显示检测结果。

需要注意的是，行人检测器的检测效果受到多个因素的影响，如图像质量、行人姿态、行人遮挡等。因此，需要根据具体问题进行实验和调整参数。

基于Hog的行人检测代码

以下是基于Hog的行人检测代码示例，使用OpenCV库实现：

import cv2

# 加载行人检测器
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 加载图像并进行检测
img = cv2.imread('pedestrian.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
rects, weights = hog.detectMultiScale(gray, winStride=(8, 8))

# 绘制矩形框
for i, (x, y, w, h) in enumerate(rects):
    if weights[i] > 0.7:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Pedestrian Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们首先加载了Hog行人检测器，然后使用`cv2.imread()`函数加载待检测图像。我们还需要将图像转换为灰度图像，以便使用Hog检测器进行检测。接着，我们使用`hog.detectMultiScale()`函数对图像进行检测，返回检测到的矩形框和对应的权重。最后，我们使用`cv2.rectangle()`函数绘制矩形框，并使用`cv2.imshow()`函数显示检测结果。

需要注意的是，行人检测器的检测效果受到多个因素的影响，如图像质量、行人姿态、行人遮挡等。因此，需要根据具体问题进行实验和调整参数。