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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# Python在行人和车辆监测中的应用
随着城市交通的不断发展，行人和车辆的监测变得尤为重要。Python作为一种强大的编程语言，因其丰富的库和简单的语法，被广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。本文将介绍如何使用Python进行行人和车辆的监测，并提供一些示例代码。
## 行人和车辆监测的基本概念
行人和车辆监测通常使用视频监控技术，通过实时分析视频流来检测和识别行人及车辆。这项技术通常应
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
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.
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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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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，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
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
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
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
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
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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
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
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
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
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
最近对OpenCV产生兴趣，于是尝试着搭建平台环境，主要是VisualStudio 2010与OpenCV的环境设置，这里网上教程很多不仔细讲了。运行了行人检测的这个例子，感觉效果还不错。OpenCV中提供了HOG的行人检测（pedestrain detection）类，利用OpenCV中默认的SVM参数进行HOG行人检测，默认参数是根据Dal
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
行人闯红灯自动监测系统利用现场已有的监控摄像头，当路口有行人通过时，行人闯红灯自动监测系统设备自动监测识别是人体。
行人闯红灯监测抓拍系统利用道路两边的监控摄像机配合AI智能人体识别算法，行人闯红灯监测抓拍系统实时检测人行横道区域是否有行人通行。当
