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
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# 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
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
文章目录国内外研究进展行人目标检测方法主要分为四个类：1、基于背景差分/帧间差分2、基于光流的行人检测方法3、基于模板匹配的行人检测方法4、基于机器学习 国内外研究进展行人目标检测方法主要分为四个类：1、基于背景差分/帧间差分背景差分方法的关键在于构建合适的背景，经典方法是混合高斯模型背景法。 帧间差分法和背景差法在行人检测原理上比较相似，如果帧间像素的差值大于设定阈值，则判断有运动目标存在。
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2024-08-08 17:17:32
39阅读
# 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
使用深度学习和 OpenCV 进行视频目标检测为了构建基于 OpenCV 深度学习的实时目标检测器，我们需要有效地接入摄像头/视频流，并将目标检测应用到每一帧里。首先，我们打开一个新文件，将其命名为 real_time_object_detection.py，随后加入以下代码：我们从第 2-8 行开始导入封包。在此之前，你需要&
## 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
# 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
268阅读
1第一次玩转文字识别功能，是在2019年夏天。当时工作不是很忙，实在无聊，就开始学习Python。于是，无意中利用【Python+百度AI】实现了OCR文字识别功能，顿时感觉到人工智能的强大。其实用一些APP也能进行文字识别，不过普遍都会收费，即使不收费，也会限制使用次数或功能。QQ也能进行文字识别，而且很方便，但是如果识别很多图片就不行了，只能一个一个的来，速度太慢。这时就体现出利用Pyt
注：本文的思路和示例参考了Jonathan S.Harbour的《More python programming for the beginner》等书。上一讲我们练习了draw相关函数做了有趣的工作，这一讲我们学习位图(bitmap，image)，必须承认，位图才是好看的游戏所需要的图形(draw绘制图形是矢量图形，基于线条的)。对2D游戏，图像可能就是一些背景、角色等，而3D游戏则
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2024-09-20 12:50:34
58阅读
本文收集了CVPR 2020 一些行人检测与人员重识别优秀论文，我们知道在视频监控相关领域这些技术方向可以得到很好得广泛应用。 行人检测及人群计数从内容来看主要解决行人与行人、行人与物体间的遮挡透视，和尺度问题带来得挑战 人员重识别有基于静态和动态视图ReID，方向可细分为：跨分辨率、跨域、跨模态（可见光-红外）、遮挡、非监督、射频信号人员重识别等。 相关
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2023-10-20 09:57:08
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本章使用Demo，是在SpringCloud单机版的基础上，扩充的。服务提供者集群 既然SpringCloud的是微服务结构，那么对于同一种服务，当然不可能只有一个节点，需要部署多个节点 架构图如下： 由上可以看出存在多个同一种服务提供者（Service Provider） 搭建服务提供者集群 1、参考：【SpringCloud】SpringCloud 快速入门（一）搭建单机版的
# 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
这是项目《行人检测(人体检测)》系列之《Android实现人体
原创
精选
2023-07-14 16:04:49
342阅读
