python实现基于HOG+SVM的行人检测算法

行人检测是计算机视觉中的一个重要应用，HOG+SVM是一种常用的行人检测算法。下面是基于Python实现HOG+SVM行人检测算法的步骤：

1.收集行人数据集。需要有大量的正样本和负样本数据，正样本为行人图片，负样本为非行人图片。

2.提取HOG特征。使用OpenCV中的HOGDescriptor函数，对每张图片提取HOG特征。HOG特征是一种局部特征，可以很好地描述行人的外观特征。

3.训练SVM分类器。将提取的HOG特征作为输入，将正样本标记为1，负样本标记为-1，使用SVM进行训练。可以使用sklearn库中的SVM模型进行训练。

4.行人检测。对新的图片进行行人检测，先使用滑动窗口对图片进行分块，然后对每个分块提取HOG特征，输入到已训练好的SVM模型中进行分类判断。如果分类结果为1，则表示当前分块中可能存在行人，可以将其标记出来。

以上就是基于Python实现HOG+SVM行人检测算法的主要步骤。需要注意的是，该算法的准确率与数据集的质量和数量以及参数的选择有很大关系，需要不断进行调整和优化。