基于HOG+SVM实现行人检测的详细步骤

资源摘要信息:"HOG+SVM训练进行行人检测" HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）和SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是计算机视觉领域中用于目标检测的常见算法组合。HOG描述符能够有效地捕捉图像中的形状信息，而SVM是一种强大的监督学习算法，用于分类。两者结合可以有效地进行行人检测。 在开始使用HOG+SVM进行行人检测之前，需要进行以下准备工作： 1. 创建数据集目录结构：为了组织正样本、负样本以及难以分类的样本（HardExample），需要建立相应的文件夹。这里创建了名为“pos”，“neg”和“HardExample”的文件夹，并将它们归档在“dataset”目录下。命令行中使用“mkdir -p”创建多级目录，确保目录层级正确。 2. 收集正样本：正样本图片直接来源于INRIA行人数据库，这是一个公开的行人图像数据集，专门用于行人检测的研究。将这些正样本图片复制到之前创建的“pos”文件夹中。 3. 收集负样本：负样本图片通常通过从包含行人以外的其他图像中随机裁剪得到。这些图片不包含行人，将被用于训练过程中以帮助SVM区分行人和非行人。 完成数据集的准备之后，接下来是编译程序以进行后续的图像处理和模型训练工作： 1. 使用CMake构建系统：首先执行“cmake .”命令，这将根据项目中提供的CMakeLists.txt文件生成构建系统的项目文件。然后通过“make”命令编译项目，生成可执行文件。 2. 使用g++编译器直接编译：也可以直接利用g++编译器编译单个源代码文件。这里分别编译了三个可执行文件：CropImage（用于裁剪图像）、SvmTrainUseHog（用于使用HOG特征训练SVM）以及GetHardExample（用于找出并保存HardExample）。编译时使用了pkg-config命令来获取OpenCV库的编译和链接参数，这是因为程序中使用了OpenCV库进行图像处理。 在本例中，所提及的压缩包文件名列表中只有一个名为“master”的文件。这意味着所给资料可能来自于一个项目仓库的主分支，该分支包含了行人检测项目所需的全部代码文件、构建脚本、数据集目录等。 在行人检测项目中，通常会涉及以下技术点： - 数据预处理：对于行人检测，通常需要对正负样本图片进行预处理，包括调整图片大小、归一化、裁剪等操作，以保证输入数据的一致性和模型训练的有效性。 - 特征提取：HOG算法被用来从预处理后的图片中提取特征。HOG特征能够描述局部的形状和纹理信息，特别是在行人检测方面表现出色。 - SVM训练：利用提取的HOG特征对SVM进行训练。在训练过程中，SVM通过学习大量的正负样本对来优化决策边界，从而能够区分行人和非行人。 - 模型评估与优化：训练完毕后，需要在测试集上对模型进行评估，评估指标可能包括准确率、召回率等。同时，根据评估结果调整模型参数或使用更复杂的策略来提高检测的准确性。 上述步骤概括了使用HOG+SVM进行行人检测所需的核心知识点和操作流程。通过这一过程，可以训练出一个能够有效识别图像中行人的模型。