# 使用Python实现实时行人检测
行人检测是计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于安全监控、自动驾驶和人机交互等领域。随着深度学习技术的快速发展，使用Python实现实时行人检测变得相对简单。本文将通过一个基本的示例带你了解如何使用Python和OpenCV实现实时行人检测。
## 1. 环境准备
在开始编写代码之前，确保你的开发环境中已安装以下库：
- OpenCV
- NumPy
在当今快节奏的社会中，实时行人检测技术越来越受到重视。此技术广泛应用于智能监控、自动运输、智能驾驶等众多领域。实时行人检测可以帮助系统快速识别环境中的行人，有效减少事故的发生。本文将分享如何通过 Python 实现实时行人检测，并详细解析其中的源码。
### 背景描述
在过去的十年里，计算机视觉技术取得了显著的进步。以下是有关实时行人检测的重要里程碑：
1. **2012年**：卷积神经网络
文章目录前言一、opencv是什么？二、步骤
1.环境搭建
2.了解SVM和HOG3.代码实现 前言本文适用于刚刚入门学习的小白进行的基础操作，可以了解机器学习和计算机视觉的基本知识，需要一定的python语言基础。使用opencv帮助实现行人检测，了解SVM和HOG在机器学习中的使用推荐安装 pycharm 2021版本一、OpenCV是什么？ OpenCV
是一个基于
BS
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2023-11-09 15:21:57
322阅读
相邻帧差法和三帧差法 帧间差分法是通过对视频中相邻两帧图像做差分运算来标记运动物体的方法。帧差法依据的原则是：当视频中存在移动物体的时候，相邻帧（或相邻三帧）之间在灰度上会有差别，求取两帧图像灰度差的绝对值，则静止的物体在差值图像上表现出来全是0，而移动物体特别是移动物体的轮廓处由于存在灰度变化为非0，这样就能大致计算出移动物体的位置、轮廓和移动路径等。帧间差分法的优点是算法实现简单，程
一、项目简介项目背景：该项目着眼于基于视觉深度学习的自动驾驶场景，旨在对车载摄像头采集的视频数据进行道路场景解析，为自动驾驶提供一种解决思路。利用轻量级检测模型PP-PicoDet完成车辆检测实现一种高效高精度的道路场景解析方式,从而实现真正意义上的自动驾驶，减少交通事故的发生，保障车主的人身安全。项目意义：在行车检测方面，现有检测模型可以实现多种类型的车辆检测，然而，一方面，检测模型在速度和精度
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2024-08-27 14:57:03
91阅读
今天跟大家分享一篇昨天新出的CVPR 2019论文《High-level Semantic Feature Detection:A New Perspective for Pedestrian Detection》,作者将行人检测问题转化为高级语义特征检测的问题，刷新了行人检测精度的新高度！而且作者称代码将开源。 论文作者信息： 作者分别来自国防科技大学、中科院自动
# 如何实现 Python 实时行情
在现代金融市场中，实时行情是交易决策的重要依据。对于刚入行的小白来说，学习如何用 Python 来实现实时行情是一个非常不错的开始。本文将为你提供一个清晰的步骤指南和相应的代码示例，帮助你顺利实现这一目标。
在开始之前，我们先了解一下实现实时行情的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|--
# Python实时行情实现流程
## 1. 确定数据源
在实现Python实时行情之前，我们首先需要确定数据源。常见的数据源包括：股票交易所API、财经网站API、第三方数据提供商API等。根据具体需求选择合适的数据源。下面是一个示例表格展示整个实现流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2 | 连接数据源 |
| 3 |
原创
2023-11-28 05:03:04
253阅读
## Python 实时行情接口简介
在金融市场中，实时行情数据对交易者至关重要。利用Python和相关库，我们可以轻松地获取实时行情数据。本文将介绍如何使用Python构建实时行情接口，并提供代码示例，帮助读者更好地理解这一过程。
### 获取实时行情数据的流程
获取实时行情数据的基本流程如下：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[选择数据源]
# 实时行情的实现流程
## 步骤概述
以下是实现Python Flask实时行情的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Flask框架和相应的库 |
| 2 | 创建Flask应用程序 |
| 3 | 创建路由以处理行情数据请求 |
| 4 | 获取行情数据 |
| 5 | 实现实时行情功能 |
| 6 | 运行应用程序 |
## 详细步骤和代码
原创
2024-02-17 06:05:35
136阅读
# 使用Python获取东方财富实时行情
在金融市场进行投资时，获取实时行情数据是非常重要的。东方财富是一家提供金融数据和信息的公司，它的API可以帮助开发者实时获取股票市场的行情信息。本文将指导你如何使用Python实现“获取东方财富实时行情”。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个流程的步骤。下表展示了获取实时行情的主要步骤：
| 步骤 | 描述
本教程主要是对人脸检测及识别python实现系列 及碉堡了！程序员用深度学习写了个老板探测器（付源码） 的实现。主要实现的功能是用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张图片覆盖到整个屏幕上。虽然原教程已经写的很好，但是我们在实现的时候仍然踩了很多坑。本着让后来者少走点弯路的原则，我们特将最详细的步骤记录如下，以期读者朋友只花最少的时间便能体验用tensorflow实现
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2024-04-22 14:35:18
254阅读
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
48阅读
（图为还在PayPal打工期间的秃头小伙马斯克）PayPal股票的关键指标分析 PayPal（PYPL）最近发布的2022年第二季度财报好于预期，给投资者留下了深刻的印象。 本季度PayPal的收入同比增长了9.1%，从去年第二季度的 62.38 亿美元增长到了最近一个季度的 68.06 亿美元。这意味着PayPal的收入在 2022 年第二季度实现了加速增长（2022 年第一季度的收入同比增长较
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2024-07-12 14:53:46
71阅读
## Python 行人检测
### 1. 简介
在计算机视觉领域中，行人检测是指通过计算机算法来识别图像或视频中的行人。行人检测在很多应用中都非常重要，比如智能监控、自动驾驶、行人计数等。本文将介绍如何使用Python进行行人检测，并提供代码示例。
### 2. 行人检测算法
行人检测算法可以分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
#### 2.1 基于特征的方法
基于特征
原创
2023-09-08 07:17:31
301阅读
一、思路1、选取窗口宽高为 64*128 ，block大小为 16*16像素，block步长为8像素，cell为8*8像素，每个cell分9个bin，其他参数都默认 这样的话，一个block有4个cell，一个cell有9维，那一个block有 4*9=36维特征描述子，宽为64，x方向能有(64/8)-1 = 7 个block，高为128，y
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2023-08-21 15:15:08
334阅读
# Python行人检测实现指南
## 1. 概述
在本文中，我将教会你如何使用Python实现行人检测。行人检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以在图像或视频中识别和定位行人的位置。我们将使用OpenCV和预训练的行人检测模型来完成这个任务。
## 2. 准备工作
在开始之前，你需要完成以下准备工作：
- 安装Python和OpenCV库；
- 下载预训练的行人检测模型。
## 3.
原创
2023-10-03 06:47:29
195阅读
本文我们会讲讲怎样利用不到 25 行 Python 代码和开源库 OpenCV，以很简单的方式实现人脸识别。在正式开始前，先提以下两点小小的建议：先别急着跳到代码部分，最好在前文理解一下代码是干什么的。确保你使用的是OpenCV v2。OpenCVOpenCV 是计算机视觉领域最受欢迎的开源库，起初它由 C/C ++ 编写，现在用 Python 也能使用。OpenCV 可以使用机器学习算法搜索图像
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2024-06-15 12:35:26
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文章目录一、需求与准备二、原理三、代码实现1.导入库2.初始化行人检测器3.读取视频并检测四、检测效果总结 一、需求与准备做一个特定场景的视频监控，当有人进入指定区域时报警。 1、 实现检测人 2、 实现设置任意指定检测区域 3、 报警硬件：树莓派+配套的CSI摄像头 软件：python3+OpenCV二、原理HOG+SVM+NMS实现行人检测。HOG （方向梯度直方图）是应用在计算机视觉和图像
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2023-07-11 21:34:22
366阅读
我司提供行移动端人检测/人体检测/人体抓拍海思解决方案，同时还有ARM行人检测摄像机方案。人体检测自动识别摄像机基于视频图像智能分析技术原理研制，采用公司自主研发的人体轮廓识别技术，综合识别人体头部、肩部、躯干等人体主要部位的轮廓信息，可区分人与物体，具有较高的识别精度。本技术综合识别头部、肩部、躯干等人体主要部位的轮廓信息，而不仅仅采用头部信息，识别精度更准确；不采用颜色信息或位移信息，可以准确
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2023-11-22 17:36:06
145阅读
