opencvpathon HOG+SVM+NMS实现行人检测。

使用HOG+SVM+NMS算法实现行人检测可以达到更准确的结果。以下是一些基本步骤：

1.导入OpenCV库并读取视频文件

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

2.设置HOG描述符和SVM分类器

hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

3.在视频帧中进行行人检测

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    bodies, weights = hog.detectMultiScale(frame, winStride=(8, 8), padding=(32, 32), scale=1.05)

    for i, (x, y, w, h) in enumerate(bodies):
        for j, (x_, y_, w_, h_) in enumerate(bodies):
            if i != j and weights[i] < weights[j] and abs(x+w/2 - x_ - w_/2) < w+w_ and abs(y+h/2 - y_ - h_/2) < h+h_:
                break
        else:
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('frame', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，`HOGDescriptor`类提供了计算HOG描述符的方法，并且使用`setDefaultPeopleDetector`函数设置了SVM分类器。`detectMultiScale`函数用于检测行人，该函数可以设置一些参数，如`winStride`、`padding`和`scale`等，以调整检测的精度和速度。在检测到行人后，使用`rectangle`函数在视频帧中绘制矩形框。

请注意，以上代码仅提供了一个基本的行人检测示例，如果需要更准确的结果，你可能需要使用更复杂的算法和技术，例如深度学习模型。