给我一个用hog+svm算法设计的python行人检测程序

好的，以下是一个使用hog svm算法进行行人检测的Python程序：

import cv2

# load the trained SVM detector
detector = cv2.HOGDescriptor()
detector.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# load the image to detect pedestrians
img = cv2.imread("image.jpg")

# detect pedestrians in the image
pedestrians, weights = detector.detectMultiScale(img)

# draw rectangles around the detected pedestrians
for (x, y, w, h) in pedestrians:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# display the result
cv2.imshow("Pedestrian Detection", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

此代码将打开名为“image.jpg”的图像文件，并使用传统的HOG SVM算法对其中的行人进行检测。程序将在图像中标示出检测到的行人，并在屏幕上显示结果。

相关问题

opencvpathon HOG+SVM+NMS实现行人检测。

使用HOG+SVM+NMS算法实现行人检测可以达到更准确的结果。以下是一些基本步骤：

1.导入OpenCV库并读取视频文件

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

2.设置HOG描述符和SVM分类器

hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

3.在视频帧中进行行人检测

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    bodies, weights = hog.detectMultiScale(frame, winStride=(8, 8), padding=(32, 32), scale=1.05)

    for i, (x, y, w, h) in enumerate(bodies):
        for j, (x_, y_, w_, h_) in enumerate(bodies):
            if i != j and weights[i] < weights[j] and abs(x+w/2 - x_ - w_/2) < w+w_ and abs(y+h/2 - y_ - h_/2) < h+h_:
                break
        else:
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('frame', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，`HOGDescriptor`类提供了计算HOG描述符的方法，并且使用`setDefaultPeopleDetector`函数设置了SVM分类器。`detectMultiScale`函数用于检测行人，该函数可以设置一些参数，如`winStride`、`padding`和`scale`等，以调整检测的精度和速度。在检测到行人后，使用`rectangle`函数在视频帧中绘制矩形框。

请注意，以上代码仅提供了一个基本的行人检测示例，如果需要更准确的结果，你可能需要使用更复杂的算法和技术，例如深度学习模型。

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。