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
时间: 2024-05-02 14:17:51 浏览: 8
这里是一个Python示例代码,它演示了如何将HOG特征向量输入到支持向量机中进行行人检测:
```python
import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm
from skimage.feature import hog
# 加载SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', probability=True)
# 加载训练数据和标签
train_data = np.load('train_data.npy')
train_labels = np.load('train_labels.npy')
# 训练SVM模型
clf.fit(train_data, train_labels)
# 加载测试图像
test_img = cv2.imread('test_image.jpg')
test_gray = cv2.cvtColor(test_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 提取测试图像的HOG特征向量
test_hog = hog(test_gray, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2))
# 使用SVM模型进行预测
prediction = clf.predict([test_hog])
# 判断预测结果是否为行人
if prediction == 1:
print('检测到行人')
else:
print('未检测到行人')
```
该代码首先加载了一个SVM模型,该模型在训练时使用了HOG特征向量作为输入。接下来,代码加载训练数据和标签,并使用这些数据来训练SVM模型。然后,代码加载一个测试图像,并使用skimage库中的hog()函数提取测试图像的HOG特征向量。最后,代码使用SVM模型对HOG特征向量进行预测,并输出预测结果。如果预测结果为1,则表示检测到行人,否则表示未检测到行人。
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