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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HOG特征描述首先我们来了解一下HOG特征描述子。HOG特征描述子（HOG descriptors）是由Navneet Dalal和 Bill Triggs在2005年的一篇介绍行人检测方法的论文提到的特征描述子（论文以及演讲可参见参考资料1、2）。其主要思想是计算局部图像梯度的方向信息的统计值，来作为该图像的局部特征值。如上图，归一化图像后，由于颜色数据对我们没有帮助，所以将图片转为灰度图。然后
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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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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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
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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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
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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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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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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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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在现代计算机视觉中，行人检测是一个重要的研究领域。利用Python和OpenCV进行行人检测能够有效地提高安全性、优化交通、改善监控等多方面需求。本文将对如何通过Python和OpenCV进行行人检测的过程进行复盘，并结合备份策略、恢复流程、灾难场景等方面的思考进行记录。
### 备份策略
在开发行人检测程序时，确保数据和代码的安全性至关重要。首先，创建一个思维导图来规划备份策略，包括本地和云
# OpenCV Java 行人检测
行人检测是计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于智能监控、自动驾驶等领域。本文将探讨如何使用 OpenCV 结合 Java 进行行人检测，并提供相关代码示例。
## 1. OpenCV 简介
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，主要用于图像处理、计算机视觉和图像分析等任务。OpenCV 提供了丰富的函数和工具，使得复杂
学更好的别人，做更好的自己。——《微卡智享》本文长度为2300字，预计阅读6分钟前言前一篇《实践|OpenCV4.2使用DNN进行人脸检测一（图片篇）》我们已经实现了人脸检测的主要方法，这一篇我们来看看加载视频中实时检测效果，检测来说其实也都是一样的，主要就是把播放的视频每帧通过检测去进行处理，代码我会直接贴出来，这里主要是想说的核心点，Debug和Relese的运行效果差异之大程序代码 微卡智
行人分析工具PP-Human重磅升级！五大异常行为一键识别10余种预训练模型一站下载10分钟快速新增识别类型全流程保姆级教程，从技术选型、数据准备到模型部署全覆盖图1：PP-Human v2全功能全景图PP-Human集成了目标检测、目标跟踪、关键点检测、视频分类等硬核能力于一身，直接省去方案选型、模型搭建的步骤，一行命令即可实现快速推理，10分钟即可快速扩展个性化能力模块。不仅核心功能的性能直接
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
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2024-06-14 10:35:38
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目录原理介绍HOG与SVM行人检测NMS非最大值抑制数据集算法实现行人检测在图像上给行人画框完整代码Reference 原理介绍HOG与SVM行人检测 HOG算法是在2005年由法国Dalal提出。HOG特征作为机器学习目标检测效果最好的特征，在其基础上发展来的DPM算法更是可以成为机器学习在目标检测领域的巅峰之作，连续三年横扫PASCAL VOC。HOG是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行
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2024-03-20 21:00:38
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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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，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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