基于hog和svm的道路行人检测是什么

基于HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）和SVM（Support Vector Machine，支持向量机）的道路行人检测是一种计算机视觉技术，用于在道路场景中检测行人。它的基本原理是通过提取图像中行人的HOG特征，将其作为SVM分类器的输入，从而实现对行人的分类和检测。在这个过程中，HOG特征描述了行人在图像中的外形和纹理特征，而SVM分类器则通过学习正负样本之间的差异来判断图像中的物体是否为行人。这种方法的优点是准确率高、计算速度快，但是它也存在一些缺点，例如需要对不同尺度和角度的图像进行多次计算，容易受到光照变化和背景干扰的影响等。

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基于HOG+SVM实现行人检测

行人检测是计算机视觉中的一个重要应用，基于HOG+SVM的方法是其中比较经典的一种方法。具体实现步骤如下：

1. 数据集准备：需要有行人和非行人的图像样本，可以使用公开数据集如INRIA Person Dataset等，也可以自己采集。

2. 特征提取：使用HOG（Histogram of Oriented Gradients）方法提取图像特征。HOG方法是基于梯度方向的直方图统计，将图像分成若干个小区域，对每个区域计算梯度方向直方图，最后将所有区域的直方图拼接起来得到整个图像的特征向量。

3. 训练SVM分类器：使用支持向量机（SVM）进行分类器的训练。将HOG特征向量作为输入，将行人和非行人样本分别标记为1和-1，训练出一个分类器模型。

4. 目标检测：使用训练好的分类器对测试图像进行目标检测。首先对图像进行多尺度滑动窗口操作，对每个窗口提取HOG特征向量，然后使用训练好的分类器进行分类，得到窗口的置信度。最后使用非极大值抑制（NMS）算法对窗口进行筛选，得到检测结果。

以上就是基于HOG+SVM实现行人检测的基本流程。需要注意的是，该方法只能检测行人，不能检测行人的姿态和行为。如果需要更加复杂的行人检测任务，可以考虑使用深度学习方法。

python实现基于HOG+SVM的行人检测算法

行人检测是计算机视觉中的一个重要应用，HOG+SVM是一种常用的行人检测算法。下面是基于Python实现HOG+SVM行人检测算法的步骤：

1.收集行人数据集。需要有大量的正样本和负样本数据，正样本为行人图片，负样本为非行人图片。

2.提取HOG特征。使用OpenCV中的HOGDescriptor函数，对每张图片提取HOG特征。HOG特征是一种局部特征，可以很好地描述行人的外观特征。

3.训练SVM分类器。将提取的HOG特征作为输入，将正样本标记为1，负样本标记为-1，使用SVM进行训练。可以使用sklearn库中的SVM模型进行训练。

4.行人检测。对新的图片进行行人检测，先使用滑动窗口对图片进行分块，然后对每个分块提取HOG特征，输入到已训练好的SVM模型中进行分类判断。如果分类结果为1，则表示当前分块中可能存在行人，可以将其标记出来。

以上就是基于Python实现HOG+SVM行人检测算法的主要步骤。需要注意的是，该算法的准确率与数据集的质量和数量以及参数的选择有很大关系，需要不断进行调整和优化。