基于滑动窗口的行人检测

基于滑动窗口的行人检测是一种经典的目标检测方法，在计算机视觉领域得到了广泛的应用。它的核心思想是将图像分成若干个小块，然后在每个小块上应用一个分类器，判断该区域是否包含行人。这个过程会生成大量的候选框，然后再使用非极大值抑制算法（NMS）来排除重叠的框，最终得到行人的位置。

具体来说，基于滑动窗口的行人检测流程如下：

1. 定义一个固定大小的窗口，将其从图像的左上角开始滑动，每次滑动一个固定步长。

2. 在每个窗口上应用一个分类器，该分类器可以判断该窗口是否包含行人。

3. 生成大量的候选框，即分类器输出为正例的窗口。对于每个窗口，记录它的位置、大小和置信度分数。

4. 使用非极大值抑制算法（NMS）来消除重叠的框。NMS算法会按照置信度分数从高到低排序所有候选框，然后从最高分数的框开始遍历，如果它与之前已选中的框的IoU（交并比）大于一定阈值，则将其舍弃，否则将其保留。

5. 得到最终的行人检测结果，即保留下来的候选框。

基于滑动窗口的行人检测方法简单有效，但是它的计算量非常大，因为需要对图像中的每个小块都进行分类器的计算。而且该方法对于行人的尺度和姿态变化比较敏感，对于图像中存在多个尺度和姿态的行人，需要使用多个尺度的窗口来检测。因此，该方法已经被更加高效、准确的目标检测方法所取代，如基于深度学习的目标检测方法。

相关问题

基于Hog的行人检测代码2

以下是另一份基于Hog的行人检测代码示例，同样使用OpenCV库实现：

import cv2

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

# 加载图像并进行检测
img = cv2.imread('pedestrian.jpg')
found, w = hog.detectMultiScale(img, winStride=(8,8), padding=(32,32), scale=1.05)

# 绘制矩形框
for (x, y, w, h) in found:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

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

这份代码与前面的示例类似，只是在`hog.detectMultiScale()`函数中增加了一些参数。`winStride`参数表示滑动窗口的步长，`padding`参数表示在检测窗口周围添加的像素数，`scale`参数表示对图像进行缩放的比例。这些参数可以用于调整检测器的检测效果，需要根据实际情况进行调整。

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。