HOG+SVM行人检测系统设计与实现代码解析

"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。