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。

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算法编程进行行人检测

以下是Python代码示例：

import cv2

# 加载HOG分类器
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 加载行人照片
img = cv2.imread('pedestrian.jpg')

# 进行行人检测
pedestrians, _ = hog.detectMultiScale(img)

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

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

在上述示例中，我们首先加载了HOG分类器，然后使用`setSVMDetector`方法设置了默认的行人检测器。接下来，我们加载了要进行行人检测的照片，并使用`detectMultiScale`方法进行行人检测。最后，我们使用`rectangle`方法在照片上绘制检测结果，并通过`imshow`方法显示出来。