用Python语言实现hog svm的关键点检测

可以使用OpenCV库中的cv2.HOGDescriptor()函数来实现HOG特征提取和SVM分类器的训练。以下是一个简单的Python代码示例：

import cv2

# 创建HOG描述符对象
hog = cv2.HOGDescriptor()

# 设置SVM分类器
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)

# 加载训练数据
train_data = cv2.imread('train_data.jpg')
train_labels = [1, 1, -1, -1] # 正样本标签为1，负样本标签为-1

# 提取HOG特征
hog_feats = []
for img in train_data:
hog_feats.append(hog.compute(img))

# 训练SVM分类器
svm.train(np.array(hog_feats), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels))

# 加载测试数据
test_data = cv2.imread('test_data.jpg')

# 提取HOG特征
test_feats = hog.compute(test_data)

# 预测测试数据的标签
result = svm.predict(test_feats)

print(result) # 输出预测结果