利用HOG算法实现行人检测

HOG（Histogram of Oriented Gradients）算法是一种在计算机视觉领域中用于目标检测的特征提取算法。它基于图像中各个区域的梯度方向来描述图像的特征，被广泛应用于行人检测、车辆检测等领域。

行人检测基本流程：

1. 提取图像中的HOG特征。

2. 使用支持向量机（SVM）分类器对HOG特征进行分类。

3. 根据分类结果进行行人检测。

具体实现步骤如下：

1. 图像预处理：将图像缩放为固定大小，然后将图像分成若干个小单元（如16x16像素）。

2. 计算梯度：对每个小单元计算其灰度梯度的大小和方向，可以使用Sobel算子等方法。

3. 计算方向直方图：将每个小单元中的梯度方向分成若干个方向区间，统计每个区间内的梯度幅度，得到一个方向直方图。

4. 块归一化：将相邻的若干个小单元组成一个块（如2x2个小单元），对每个块内的方向直方图进行归一化，使其对光照、阴影等因素不敏感。

5. 构建HOG特征向量：将所有块内的方向直方图按顺序连接起来，得到一个HOG特征向量。

6. 训练SVM分类器：使用带标签的训练数据对SVM分类器进行训练。

7. 行人检测：对待检测图像中的每个小单元提取HOG特征向量，使用已训练好的SVM分类器对其进行分类，如果分类结果为行人，则将该小单元所在的位置标记为行人。

8. 非极大值抑制：对标记出的所有行人检测框进行非极大值抑制，去除重叠的检测框，保留最优的行人检测结果。

HOG算法的优点是对光照、阴影等因素不敏感，能够有效地提取图像中的局部特征，但其缺点是计算量较大，不适合实时应用。

相关问题

给定行人照片,利用HOG算法编程实现行人检测

可能的编程实现步骤如下：

1. 读取行人照片。

2. 对照片进行预处理，如缩放、灰度化等。

3. 定义HOG算法所需的参数，例如cell size, block size, nbins等。

4. 利用skimage库中的hog函数，提取行人照片的HOG特征。

5. 定义SVM分类模型，并将提取的HOG特征作为输入数据。

6. 对训练集进行训练，得到SVM模型。

7. 利用训练好的SVM模型，对测试集中的行人照片进行分类预测。

8. 根据预测结果，将检测到的行人框出来。

9. 展示检测结果。

代码实现示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.feature import hog
from skimage import data, exposure
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
import cv2

# 读取行人照片
img = cv2.imread('person.jpg')

# 预处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.resize(gray, (64, 128))

# 定义HOG算法所需的参数
orientations = 9
pixels_per_cell = (8, 8)
cells_per_block = (2, 2)
visualize = False
normalize = True

# 提取HOG特征
fd, hog_image = hog(gray, orientations=orientations, pixels_per_cell=pixels_per_cell,
                    cells_per_block=cells_per_block, visualize=visualize, normalize=normalize)

# 展示HOG特征图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4), sharex=True, sharey=True)

ax1.axis('off')
ax1.imshow(gray, cmap=plt.cm.gray)
ax1.set_title('Input image')

# Rescale histogram for better display
hog_image_rescaled = exposure.rescale_intensity(hog_image, in_range=(0, 10))

ax2.axis('off')
ax2.imshow(hog_image_rescaled, cmap=plt.cm.gray)
ax2.set_title('Histogram of Oriented Gradients')
plt.show()

# 加载训练集和标签
X = np.load('X.npy')
y = np.load('y.npy')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 训练SVM模型
clf = SVC(kernel='linear', C=1)
clf.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 展示分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 利用训练好的SVM模型，对行人照片进行分类预测
fd = fd.reshape(1, -1)
y_pred = clf.predict(fd)

# 根据预测结果，将检测到的行人框出来
if y_pred == 1:
    cv2.rectangle(img, (0, 0), (64, 128), (0, 255, 0), 2)

# 展示检测结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

给定行人照片，利用HOG算法编程实现行人检测

以下是Python代码实现：

import cv2

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

# 加载测试图像
image = cv2.imread("pedestrians.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)

首先，我们加载行人检测器并设置其SVM检测器。然后，我们加载测试图像并使用`detectMultiScale`方法进行行人检测。此方法返回检测到的矩形区域以及每个区域的置信度。最后，我们在原始图像上绘制检测结果并显示它。