因为一个项目的需求接触到OpenCV里的SVM和HOG特征算法，根据网上的教程一个博客，给自己准备了一个关于行人检测demo，里面也有一些代码也是参考网上的demo，这里大致记录下demo的代码和自己的遇到的一些小问题。 参考博客/文章：HOG+SVM行人检测目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征python+opencv3.4.0 实现HOG+SVM行人检测 软件环境： Python：3.6.
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2024-04-02 11:19:36
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一、前言好久不更新了，不是因为没有东西写，是一直没空好好整理下这学期的东西，期末了，有时间了，认真整理一下。下面是我学习了opencv基础入门课程时做的一个综合一点的作业，效果如下。我还将整理许多份opencv内容，供大家参考，会有自己的风格。二、系统功能在视频中用鼠标随意圈选一个目标人物，就会被锁定直至消失在画面中。(这是距离很近的两帧图，选中任务从灯左边过到右边跟踪依然有效） 三、实现方法
HOG+SVM做行人检测，是非常经典的做法，但是真正使用过的人可以发现，就OpenCV提供的检测算算法而言，其实时性是非常差的。事实上，OpenCV中还做了一定的优化，比如利用CPU对多尺度行人检测进行一个并行计算，但是，在我笔记本上运行一次完整的检测过程需要1~2秒不等，这种检测速度，若是应用到无人驾驶技术上，检测到人估计那人已经撞飞了。。。为了提高检测速度，利用GPU并行计算是非常合适是解决办
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2024-04-30 09:55:20
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，是关于为什么图像的HOG特征向量debug后是15876的问题。答案是因为原作者的窗口是64*64的，所以维数为9*4*7*7=1764（图像的大小也是64*64，所以图像的特征维数与一个窗口的维数是相同的，compute()里的窗口步进（8,8）也是无效的）。而我的图像时64*128大小的，我把窗口也换成64*128，所以维数就是3780了，与setSVMDetector默认的getDefau
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2024-06-11 10:39:32
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【火炉炼AI】机器学习052-OpenCV构建人脸鼻子眼睛检测器(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2，opencv-python 3.4.2)有两个重要的概念需要澄清一下：人脸检测：是指检测图像或视频中是否存在人脸，以及定位人脸的具体位置，人脸识别：确定图像或视频中的人脸是张三还是
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2024-04-03 15:54:27
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本文主要介绍opencv中怎么使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog类。本文参考资料为opencv自带的sample.关于opencv中hog的源码分析，可以参考另一博客：http://www.cvvision.cn/2428.html开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCreator2.5.实验功能：单击Open Image按钮，选择需要进
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2023-07-06 23:55:49
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hog行人检测本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。其实使用起来是很简单的，从后面的代码就可以看出来。本文参考的资料为opencv自带的sample。 关于opencv中hog的源码分析在文末： 开发环境：opencv3.10+ubuntu14.04说明： 1. hog描述子在opencv中为HOGDescriptor。 2. 可以调用
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2023-12-17 14:31:38
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1、案例介绍 案例实现对视频中的行人进行实时检测，并可在视频画面通过鼠标绘制矩形区域，行人经过区域内后，程序会进行判断行人已进入该区域，行人检测框颜色将变为蓝色。该程序主要使用python的opencv模块实现，实现流程：首先利用Haar分类器实现行人检测功能，其次利用opencv鼠标事件框选矩形区域，计
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2023-11-19 13:01:05
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openCV学习过程第一章，图片和摄像头以及相机的读取1.程序一对应文件的目录如下：wpf@wpfpc:~/Test/Opencv/ch1$ tree -L 1 . ├── build ├── cmake-build-debug ├── CMakeLists.txt ├── main.cpp └── seuwx.jpg#include <iostream>
#include <o
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2024-04-24 12:41:25
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各位大虾好，小弟有一个关于OpenCV人脸检测的问题想请教一下：
我用摄像头打开480x640的窗口，然后使用OpenCV的人脸检测函数cvHaarDetectObjects进行人脸检测。函数配置如下：
faces = cvHaarDetectObjects( detectImg, (CvHaarClassifierCascade*)cascade, stor
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2024-01-29 12:13:36
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行人检测相关资源 2015-10-28 转载
图像处理
图像处理
图像处理
微信号 功能介绍 分享图像处理与机器学习相关知识与最新进展 行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。近年，以谷歌为首
一、功能对车辆前方的行人进行检测，效果如图：二、算法1、传统检测方法常规的机器学习方法，包括训练和应用两个过程。训练：需要构建训练集（包括正负样本），使用HOG、SIFT等特征描述获取特征，使用SVM（支持向量机）、决策树等对上一步获取的特征和对应的标签（标签指：正样本或者负样本）进行训练（训练指：自动生成SVM或者决策树等的参数，使其可以用来分类）。应用：提取需要识别的图片的HOG、SIFT等特
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2023-09-26 10:41:35
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本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。其实使用起来是很简单的，从后面的代码就可以看出来。本文参考的资料为opencv自带的sample。 关于opencv中hog的源码分析，可以参考本人的另一篇博客：opencv源码解析之(6)：hog源码分析开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCrea
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2023-07-05 13:16:05
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一、网上一些参考资料 二、关于源码的一些简单说明 本文不是讲解hog理论的，所以需要对hog算法有一定了解，这些可以去参考hog提出者的博士论文，写得很详细。 按照正常流程，hog行人检
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2024-03-20 10:19:36
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OpenCV自带了函数 detectMultiScale() 可以实现对行人和人脸的检测，实现简单，但识别效果相对较差。 行人检测在行人检测上，OpenCV采用的是HOG（特征检测算法）+SVM算法import cv2
def is_inside(o, i):
ox, oy, ow, oh = o
ix, iy, iw, ih = i
return ox >
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2023-06-14 14:29:36
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简述：在一些工业现场及其他环境，使用深度学习的方法进行图像处理是不可行的（原因有成本问题等）。也正因如此尽管笔者偏向于python编程，但这次主要做的是C++环境下的行人检测。这里主要采用的是背景板减法，即opencv中自带的BackgroundSubtractorMOG2函数。该函数基于自适应混合高斯背景建模，具有一定的抗光照干扰的能力。基本配置是VS2013+opencv3.0.0 。背景板法
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2023-11-12 14:58:46
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1.研究背景横穿马路的行人运动速度太快、太慢或者突变都可能影响驾驶者的判断,从而导致交通事故。车载辅助系统应能够在交通路口为驾驶者提供异常行人的速度预判信息。文献[1-2]通过对不同红绿灯情形进行建模分析并实际采集某路段的交通视频,分析红绿灯与行人穿越马路的方式对行人安全性的影响,这种方法主要研究交通环境与行人安全的关系,受实际环境的影响较大。文献[3]同样以分析交通环境为主,主要研究夜间情况下交
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2024-08-29 15:59:02
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笔者最近在做关于行人检测方面的论文，难于一直实现不了行人检测的效果，参考了网上大部分代码都是关于C++的，在此特把自己写的、已经测试可以使用的Java代码贴出来，供后来者作为参考。笔者的OpenCV版本为3.4.0。关于OpenCV在Eclipse中怎么配置，网上有相关的参考文章，大体上就是：1、下载OpenCV文件，找到“opencv/build/java/”文件夹下的jar包；2、加到Ecli
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2024-08-29 17:15:38
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当下基本所有的目标检测类的任务都会选择基于深度学习的方式，诸如：YOLO、SSD、RCNN等等，这一领域不乏有很多出色的模型，而且还在持续地推陈出新，模型的迭代速度很快，其实最早实现检测的时候还是基于机器学习去做的，HOG+SVM就是非常经典有效的一套框架，今天这里并不是说要做出怎样的效果，而是基于HOG+SVM来实践机器学习检测的流程。这里为了方便处理，我是从网上找的一个数据集，主要是行人检测方
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2024-04-07 14:09:45
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1、Opencv DNN1.1 opencv DNNOpenCV DNN githubDeep Neural Networks (dnn module)（opencv dnn 教程）TensorFlow Object Detection APIROS工程不使用ROS自带的OpenCVhttps://github.com/Smorodov/Multitarget-trackerhttps://git
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2024-05-22 22:22:48
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