python hog svm行人检测

Python中的HOG+SVM行人检测是一种利用计算机视觉技术检测图像中行人的方法。HOG（Histogram of Oriented Gradient）是一种特征提取方法，可以将图像转换为一组特征向量。SVM（Support Vector Machine）是一种分类器，可以利用提取的特征向量对图像进行分类，判断是否为行人。这种方法在行人检测领域被广泛应用，其准确性和效率都比较高。

相关问题

hog svm行人检测python

行人检测是计算机视觉中的一个常见任务，可以使用HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和SVM（Support Vector Machine）分类器来实现。在Python中，你可以使用OpenCV库来进行行人检测。

首先，你需要安装OpenCV库。你可以使用以下命令在Python中安装OpenCV：

pip install opencv-python

接下来，你可以使用以下代码来实现行人检测：

import cv2

# 加载HOG+SVM模型
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

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

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

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

# 显示结果
cv2.imshow("Pedestrian Detection", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先加载了HOG+SVM模型，然后使用`detectMultiScale`函数对图像进行行人检测。最后，我们在原始图像上绘制出检测到的行人框，并显示结果。

请确保将代码中的`image.jpg`替换为你要进行行人检测的图像路径。此外，你还可以调整`winStride`、`padding`和`scale`参数来优化检测结果，根据具体需求进行调整。

希望对你有所帮助！

hog svm行人检测python代码

HOG (Histogram of Oriented Gradients) 结合 SVM (支持向量机) 是一种常用的人脸检测算法，常用于计算机视觉领域。在Python中，可以使用`OpenCV`库来实现这个过程。以下是简化的步骤和代码示例：

import cv2
import numpy as np

def hog_svm_detection(image_path):
    # 读取图片
    img = cv2.imread(image_path, 0)

    # 计算HOG特征
    hog = cv2.HOGDescriptor()
    hog_win_size = (64, 128)
    hog_desc = hog.compute(img, hog_win_size)

    # 设置SVM分类器
    model = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')  # 使用预训练的人脸分类器

    # 检测人脸
    faces = model.detectMultiScale(hog_desc, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

    for (x, y, w, h) in faces:
        # 在原图上画出检测框
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

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

# 调用函数并传入图像路径
hog_svm_detection('your_image_path.jpg')

在这个例子中，我们首先计算输入图像的HOG描述符，然后使用预先训练好的Haar级联分类器（如`haarcascade_frontalface_default.xml`）来定位潜在的人脸。最后，我们在检测到的区域上绘制矩形框。