HOG行人检测，用极大值抑制

技术的原理是什么？

HOG行人检测使用的极大值抑制技术的原理是在检测到行人候选框的过程中，会存在多个重叠的候选框，而这些候选框中只有部分是真正的行人。为了排除掉这些错误的候选框，就需要使用极大值抑制技术来筛选最合适的候选框。具体来说，这种技术会对每个候选框的得分进行比较，选择得分最高的作为最终的检测结果，并且会排除掉与此结果重叠度过高的其他候选框。这样就能够有效地提高行人检测的准确率。

相关问题

HOG行人检测，用极大值抑制，python实现

HOG行人检测是一种基于图像处理的目标检测方法，可以用于检测图像中的行人。其中，极大值抑制是一种去除多余检测框的方法，可以进一步提高检测准确率。以下是使用Python实现HOG行人检测和极大值抑制的代码示例：

import cv2

# 加载人行检测器
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 加载图片
img = cv2.imread('person.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行行人检测
rects, weights = hog.detectMultiScale(gray, winStride=(8, 8))

# 极大值抑制
for i in range(len(rects)):
    for j in range(i+1, len(rects)):
        if weights[j] > weights[i] and abs(rects[j][0]-rects[i][0])< rects[i][2] and abs(rects[j][1]-rects[i][1])< rects[i][3]:
            rects[i], rects[j] = rects[j], rects[i]
            weights[i], weights[j] = weights[j], weights[i]
        
# 在图片上画出检测框
for i, (x, y, w, h) in enumerate(rects):
    if weights[i] > 0.5:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('person detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，首先使用cv2.HOGDescriptor()加载HOG描述符，并设置人行检测器为默认的检测器。然后加载图片并进行灰度化处理。接着调用hog.detectMultiScale(gray, winStride=(8, 8))对图片进行行人检测，返回检测到的矩形框的坐标以及每个矩形的权重。最后，通过极大值抑制的方法去除多余的矩形框，并在图片上画出检测结果。

帮我写一个HOG特征和极大值抑制的行人检测python代码

好的，以下是Python代码的实现：

import cv2

# HOG参数
winSize = (64, 128)
blockSize = (16, 16)
blockStride = (8, 8)
cellSize = (8, 8)
nbins = 9

# 加载行人检测模型
hog = cv2.HOGDescriptor(winSize, blockSize, blockStride, cellSize, nbins)
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 极大值抑制参数
threshold = 0.3
max_overlap = 0.5

# 行人检测函数
def detect_person(image):
    # 运行HOG检测器
    rects, weights = hog.detectMultiScale(image)

    # 极大值抑制
    if len(rects) > 1:
        weights = weights[:, 0]
        rects = rects[np.argsort(-weights)]

        keep = []
        while len(rects) > 0:
            x1, y1, w1, h1 = rects[0]
            keep.append(x1, y1, x1 + w1, y1 + h1)
            overlaps = compute_overlap(rects[1:], [x1, y1, x1 + w1, y1 + h1])
            inds = np.where(overlaps <= max_overlap)[0]
            rects = rects[inds + 1]
        return np.array(keep)
    else:
        return rects

# 计算两个矩形框之间的IOU(交并比)
def compute_overlap(rects, bbox):
    x1 = np.maximum(rects[:, 0], bbox[0])
    y1 = np.maximum(rects[:, 1], bbox[1])
    x2 = np.minimum(rects[:, 2], bbox[2])
    y2 = np.minimum(rects[:, 3], bbox[3])
    inter_area = np.maximum(x2 - x1, 0) * np.maximum(y2 - y1, 0)
    bbox_area = (bbox[2] - bbox[0]) * (bbox[3] - bbox[1])
    overlap = inter_area / bbox_area
    return overlap

使用方法：

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

# 行人检测
rects = detect_person(image)

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

# 显示结果图像
cv2.imshow('detection result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一个简单的示例，可能不是最优的行人检测算法。请根据实际需求进行修改和改进。