hog svm行人检测

时间: 2023-11-13 08:05:27 浏览: 26
HOG (Histogram of Oriented Gradients) SVM (Support Vector Machine) 行人检测是一种基于计算机视觉技术的行人识别方法。该方法首先使用HOG算法提取图像中行人的特征,然后使用SVM分类器对提取的特征进行分类,以确定图像中是否存在行人。 HOG算法是一种用于物体识别和检测的特征提取算法,它通过计算图像中每个像素点的梯度方向和大小,然后将其分成若干个方向的直方图,并将这些直方图组成特征向量。SVM分类器是一种常用的机器学习算法,可以将输入的特征向量分成不同的类别。 在行人检测中,先将训练样本中的行人和非行人图像使用HOG算法提取特征,并将其作为训练数据输入到SVM分类器中进行训练。训练完成后,将待检测的图像使用HOG算法提取特征,并将提取的特征输入到训练好的SVM分类器中进行分类,以确定图像中是否存在行人。 HOG SVM行人检测方法已经被广泛应用于视频监控、智能交通系统等领域,并取得了很好的效果。
相关问题

hog svm 行人检测 matlab

HOG(Histogram of Oriented Gradients)和SVM(Support Vector Machine)是一种常用的行人检测方法。在MATLAB中,可以使用HOG特征和SVM分类器来实现行人检测。 以下是一个使用HOG和SVM进行行人检测的MATLAB代码示例: ```matlab % 加载训练好的SVM模型 load('svmModel.mat'); % 读取测试图像 testImage = imread('test.jpg'); % 调用DetectSigns函数进行行人检测 [boundaries, scores] = DetectSigns(testImage, svmModel); % 显示检测结果 imshow(testImage); hold on; for i = 1:size(boundaries, 1) rectangle('Position', boundaries(i, :), 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2); end hold off; ``` 上述代码中,`svmModel.mat`是训练好的SVM模型文件,`test.jpg`是待检测的图像文件。`DetectSigns`函数是一个自定义的函数,用于执行行人检测并返回检测到的行人边界框和置信度分数。 请注意,以上代码仅为示例,实际使用时需要根据具体情况进行调整和优化。

hog svm行人检测python

行人检测是计算机视觉中的一个常见任务,可以使用HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征和SVM(Support Vector Machine)分类器来实现。在Python中,你可以使用OpenCV库来进行行人检测。 首先,你需要安装OpenCV库。你可以使用以下命令在Python中安装OpenCV: ``` pip install opencv-python ``` 接下来,你可以使用以下代码来实现行人检测: ```python import cv2 # 加载HOG+SVM模型 hog = cv2.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) # 加载图像 image = cv2.imread("image.jpg") # 行人检测 boxes, weights = hog.detectMultiScale(image, winStride=(4, 4), padding=(8, 8), scale=1.05) # 在图像上绘制检测结果 for (x, y, w, h) in boxes: cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow("Pedestrian Detection", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在上述代码中,我们首先加载了HOG+SVM模型,然后使用`detectMultiScale`函数对图像进行行人检测。最后,我们在原始图像上绘制出检测到的行人框,并显示结果。 请确保将代码中的`image.jpg`替换为你要进行行人检测的图像路径。此外,你还可以调整`winStride`、`padding`和`scale`参数来优化检测结果,根据具体需求进行调整。 希望对你有所帮助!

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