Matlab风格的行人检测Python代码项目

资源摘要信息:"本文档为使用HOG (Histogram of Oriented Gradients) 特征向量和Svm (Support Vector Machine) 实现的行人检测系统，提供了详细的Python代码实现以及相关库的安装和使用说明。项目源代码和相关文档均遵循MIT开源许可协议，允许用户免费使用和修改。源代码文件打包在'Padestrian-Detection-master'压缩包中，解压后可执行Main.py以运行行人检测程序。" 知识点说明: 1. HOG特征向量 HOG是一种用于图像识别中的特征描述子，它统计图像局部区域的梯度方向直方图。在行人检测领域，HOG被广泛用于描述行人独特的形状和姿态。HOG特征提取通过计算图像中局部区域梯度的大小和方向，然后将这些梯度信息组织成直方图，以此来形成可以用于分类的特征向量。 2. Svm分类器 Svm（支持向量机）是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。在行人检测中，Svm通过学习带有标签（正样本和负样本）的训练数据，可以构建一个超平面将输入空间分为两部分，每部分对应一个类别。对于行人检测，它用于区分包含行人和不包含行人的图像区域。 3. Matlab到Python的转换 项目提供了如何将Matlab中用于行人检测的算法转换成Python版本的方法。这涉及到将Matlab的代码逻辑、函数调用和图像处理方式转换为Python及其相关库（如OpenCV、scikit-learn）支持的方式。 4. Python编程环境 项目代码要求运行在Python 2.7以上的环境中。Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持闻名。为了简化安装过程，建议使用Anaconda发行版，这是一个集成了许多常用数据科学和机器学习库的Python发行版。 5. 依赖库 - OpenCV：一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。在本项目中，它用于进行图像处理、特征提取等。 - scikit-learn：一个强大的Python机器学习库，提供了各种分类、回归、聚类等算法，其中包含Svm分类器的实现。 - PyYAML：一个用于解析YAML文件的Python库。在本项目中，可能用于配置文件的读取。 6. 数据准备和分类 项目中，所有的样本输入图像均放置在“输入”文件夹下，包含正样本和负样本两个子文件夹。这些样本用于训练Svm分类器以识别图像中的行人。正样本是指包含行人的图像片段，负样本是指不含行人的图像片段。 7. 运行和使用 通过执行Python命令运行Main.py，即可启动行人检测程序。在首次使用之前，用户需要了解如何准备数据集、如何配置和运行程序等相关操作。 8. 贡献与支持 开发者欢迎社区贡献，鼓励用户对代码进行修改、打补丁，并向项目维护者发送贡献。同时，提供了一个讨论平台，以帮助用户在遇到问题时获取帮助。用户可以通过提交问题报告或请求新功能来获得支持。 9. 许可协议 该项目的源代码在MIT许可下发布，这意味着用户可以自由地使用、复制、修改和分发代码，甚至用于商业目的，但需保留原作者的版权声明。这是一种宽松且广泛的开源许可协议，非常适合于教育和研究用途。