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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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
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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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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2024-06-08 18:29:33
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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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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
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2023-12-19 21:15:38
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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
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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# 使用OpenCV检测行人的Python示例
行人检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它能够识别和定位图像或视频中行人的位置。随着智能监控和自动驾驶技术的发展，行人检测的需求日益增加。本文将介绍如何使用Python和OpenCV进行行人检测，并提供相应的代码示例。
## 环境准备
首先，确保你已经安装了必要的Python库。你可以通过以下命令安装OpenCV：
```bash
pip
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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# Python实现OpenCV行人检测教程
## 1. 介绍
在本教程中，我将教给你如何使用Python和OpenCV来实现行人检测。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了大量用于图像和视频处理的函数和工具。通过结合Python和OpenCV，我们可以轻松地实现行人检测功能。
## 2. 整体流程
下面是实现行人检测的整体流程，我们将使用OpenCV库中的Haar级联分类器来进行行
原创
2023-12-02 14:08:11
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文章目录1 准备工作1.1 time模块1.2 ord1.3 矩阵乘法2 代码实现 1 准备工作1.1 time模块 python datetime 模块中 常用 seconds 和 total_seconds() 来获取时间差seconds 忽略天 只看时分秒total_seconds() 真正的时间差 包含天import datetime
import time
from time impor
# 基于Python和OpenCV的移动行人检测
行人检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，广泛应用于智能监控、无人驾驶、增强现实等场景。利用Python和OpenCV，我们可以实现移动行人的检测。本文将介绍如何使用OpenCV中的HOG (Histogram of Oriented Gradients) 描述符进行行人检测，并用一些示例代码来演示这一过程。
## HOG行人检测简介
HOG
Dlib介绍Dlib是一个包含机器学习算法的C++开源工具包。Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域，包括机器人，嵌入式设备，移动电话和大型高性能计算环境。安装Dlib库1、下载whl文件使用于python3.7。 Dilb版本为Dlib-19.17。点此获取Dlib-19.17的whl文件 提取码: rfh82、找到pyt
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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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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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
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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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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