特征向量输入到支持向量机(SVM)中实现行人检测
时间: 2024-06-04 18:11:52 浏览: 19
在支持向量机中,输入数据被表示为一个向量,其特征是由特征提取器提取的。对于行人检测,特征向量通常包括图像中的颜色、纹理、边缘等信息。SVM算法将这些特征向量映射到高维空间中,以便于分类器在此空间中寻找最优的划分超平面。
在训练阶段,SVM学习一个分类器来将正负样本区分开来。在行人检测中,正样本是包含行人的图像区域,而负样本则是不包含行人的图像区域。SVM分类器会根据输入特征向量的值来对其进行分类,输出一个二元变量表示输入数据是正样本还是负样本。
在测试阶段,SVM将输入特征向量作为输入,输出其所属的类别。通过对图像中的所有图像区域进行分类,SVM可以识别出包含行人的图像区域。
总之,SVM是一种强大的分类器,可以通过输入特征向量来进行分类。在行人检测中,SVM可以通过学习正负样本来区分包含行人的图像区域和不包含行人的图像区域。
相关问题
写一段把检测目标的HOG特征向量输入到支持向量机(SVM)中实现行人检测的代码
以下是一个简单的示例代码,用于将HOG特征向量输入到SVM中实现行人检测:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载SVM模型
svm = cv2.ml.SVM_load("svm.xml")
# 加载图像并提取HOG特征向量
img = cv2.imread("pedestrian.jpg")
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog_feats = hog.compute(img)
# 转换HOG特征向量的形状
hog_feats = np.transpose(hog_feats)
hog_feats = np.float32(hog_feats).reshape(-1, hog_feats.shape[0])
# 使用SVM对图像进行行人检测
result = svm.predict(hog_feats)[1]
# 显示结果
if result == 1:
print("行人检测成功!")
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
else:
print("未检测到行人。")
```
在上面的代码中,我们首先使用`cv2.ml.SVM_load()`函数加载了一个预先训练好的SVM模型。接下来,我们加载了一张图像,并使用`cv2.HOGDescriptor()`函数创建了一个HOG描述符对象。然后,我们使用`hog.compute()`函数从图像中提取了HOG特征向量。为了将HOG特征向量输入到SVM中,我们需要将其转换为一个二维数组,其中每一行表示一个HOG特征向量。最后,我们使用`svm.predict()`函数对HOG特征向量进行分类,返回预测结果。如果预测结果为正,即表示检测到了行人,我们就显示原始图像,否则就打印“未检测到行人”的消息。
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。
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