HOG+SVM行人检测系统设计与实现代码解析
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更新于2024-08-04
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"基于HOG+SVM的行人检测系统设计代码大全"
本文档详细介绍了如何构建一个基于HOG特征和SVM支持向量机的行人检测系统。HOG(Histogram of Oriented Gradients,梯度直方图)是一种用于物体检测的强大特征提取方法,而SVM则常用于分类任务,尤其是二分类问题。
1. 主要研究内容
行人的检测通常涉及到图像处理和机器学习算法的结合。在这个系统中,首先,图像被细分为小的细胞单元(Cell),每个单元统计其内部像素的梯度信息,包括幅值和方向。这些统计结果形成了一种表示局部边缘分布的直方图。接着,这些直方图在更大的区域(Block)内进行归一化,生成HOG描述子。多个Block的HOG描述子组合在一起构成一个特征向量,代表了图像的一个特定区域。最后,通过SVM分类器,使用这些特征向量来区分行人与非行人图像。
2. 系统流程
系统的流程大致包括以下几个步骤:
1) 图像预处理
2) HOG特征提取
3) 特征向量构建
4) SVM模型训练
5) 目标检测
3. 硬件与软件环境
实验在一台配备Intel i5-7300HQ CPU和8GB RAM的64位计算机上进行,操作系统为64位版本,编程语言为Python。
4. 数据集
数据集分为正样本(行人图像)和负样本(非行人背景)。正样本一般为64x128像素,但可以通过程序调整大小。Negative文件夹包含负样本图片,TestData文件夹存放用于测试的图像。程序会自动统计各个文件夹中的样本数量。
5. 特征提取
特征提取过程中,使用OpenCV库的HOGDescriptor类来计算HOG特征。每张图片经过读取、调整大小到64x128像素后,使用HOGDescriptor计算其HOG特征,这些特征将用于训练SVM分类器。
在实际运行时,程序会输出日志信息,显示正样本、负样本以及测试样本的数量,便于调试和监控。
这个基于HOG+SVM的行人检测系统设计通过精确的特征提取和高效的分类器,实现了对行人图像的有效识别。它在实际应用中,如智能交通、视频监控等领域具有重要的价值。
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李逍遥敲代码
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