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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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
这个部分的主要内容如下：
图像操作入门 学习加载一幅图像，显示它，并保存它
视频入门 学习播放视频，从摄像头捕捉视频，以及写入视频
OpenCV 中的绘制功能 学习通过 OpenCV 绘制线、矩形、椭圆形和圆形等等
鼠标作为画笔 用鼠标画东西
轨迹栏作为调色板 创建轨迹栏以控制某些参数目标学习将轨迹栏绑定到 OpenCV 窗口我们将学习这些函数： cv.getTrackbarPos()，
一、概述 OpenCV 团块跟踪过程细分为：前景检测模块、新团块（blob）检测模块、团块跟踪模块、轨迹生成模块和轨迹后处理模块。而跟踪流程模块CvBlobTrackerAuto把这五个模块连接起来。如下图所示：  
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2023-10-09 08:01:08
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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.
如果我们需要在屏幕上增加轨迹特效，也就是当用户在界面上的滑动时需要有一个跟随手指滑动轨迹，有各种粒子飞舞扩散的效果，最终的实现效果如图(gif图片超出限制无法上传)，这里我们使用的素材贴图是星星。当然我们要求是这个粒子的贴图可更换，所以我们需要自定义一个控件来支持这个特效。整个轨迹粒子实现的大致示意图如上，T是当前用户在屏幕上触摸的轨迹，P1/P2/P3对应的是我们在用户触摸轨迹上获取的点，获取到
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2023-07-24 20:58:28
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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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，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
OpenCV实例（八）行人跟踪1.目标跟踪概述2.基于背景差分检测运动物体2.1 实现基本背景差分器2.2 使用MOG背景差分器2.3 使用卡尔曼滤波器寻找运动趋势3.跟踪行人 作者：Xiou1.目标跟踪概述目标跟踪是对摄像头视频中的移动目标进行定位的过程，它有着广泛的应用，本章将介绍这一主题。实时目标跟踪是许多计算机视觉应用的重要任务，例如监控（surveillance）、基于感知的（perc
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2023-08-21 13:35:27
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此数据集包含在德国南部一个城镇行驶的车辆记录的许多行人轨迹，适合用于多主体运动预测任务。原始数据是从配备有多个传感器的车辆在德国南部市区行驶约5个小时时获得的。传感器组包括一台单RGB相机，一台立体声RGB相机，带有差分GPS的惯性测量系统和激光雷达系统。可从该存储库中获得的预处理数据包括45条行人径（在世界坐标中）以及静态环境的语义图。对于每个轨道和每个时间，不仅提供了坐席位置，而且还提供了身体
原创
2022-10-17 13:29:32
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虽然现有好多跟踪算法，在OTB和VOT跟踪算法评价数据集上通过种种诸如中心位置像素误差，平均重叠率等评价其好坏，但是对于一个工程实践人员来说，我只关心算法实际效果和速度如何。因此我就把自己用到的opencv里面跟踪算法API和fDsst跟踪算法进行了一个实践。跟踪目标很简单，就是1920X1080的无人机单个目标，看一下哪个实际效果速度更快。并绘制其轨迹形状。绘制轨迹的思路很简单，就是使用一个数组
在以前的几个例子里面，我们并没有实现与计算机的交互。在OpenCV中，我们可以使用TrackBar来进行交互，调整一些参数的大小。这篇文章主要介绍了如何使用TrackBar。举一个均值滤波blur的例子。我们已经知道，卷积核影响了均值滤波的效果。卷积核越大，图像的模糊化越严重。我们可以使用TrackBar动态地调整卷积核的大小，这样可以使得实验效果更加直观。首先，来看一下参考手册中的描述。我们可以
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
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
文章目录TrackBar单个TrackBar多个TrackBar TrackBar本文头文件及命名空间：#pragma once
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;TackBar即滑动条，可以按照需求动态调整图像，如调整图像的
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文章目录概要一、研究背景与意义课题研究主要内容二、基于OpenCV的行人检测系统的分析与设计3.1 业务流程分析3.2 需求分析3.2.1 功能需求分析3.2.2 用户需求分析系统功能设计三、系统实现ui界面的设计5.1 图片检测5.1 视频检测四、总结
概要 随着我国社会经济的高速进步，道路建设规模和速度发展的越来越快，随之也就暴露了很多问题，人
案例:人脸案例学习目标了解opencv进行人脸检测的流程了解Haar特征分类器的内容1 基础我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用，就像我们的卷积核，每一个特征是一 个值，这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和。Haar特征值反映了图像的灰度变化
前言法国人Navneet Dalal 和Bill Triggs在2005年CVPR（IEEE国际计算机视觉与模式识别会议）上提出,有兴趣的可看那时候的论文，利用Hog进行特征提取和用SVM作为分类器，来实现行人检测。他们经过大量测试发现，Hog加SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来，虽然许多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法，但大部分都以该算法为基础框架。再那之后Hog加
以现在使用的OpenCV 2.4.10为例，行人检测的Demo在“D:\opencv\sources\samples\cpp\peopledetect.cpp”下，源代码如下所示：#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/high
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
