基本思路斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测，通过判断车辆和行人的位置，以及他们之间的距离信息，当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时，则会被判定车辆为未礼让行人。结果示例实验流程先通过视频截取一张图片来进行测试，如果结果满意之后再嵌套到视频中，从而达到想要的效果。1.预处理（灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀）
什么是Re-ID?行人重识别（Person re-identification，简称Re-ID）也称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补目前固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合，可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。如下图所示：一个区域有多个
# 实现HOGDescriptor行人识别Python教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据集) --> B(初始化HOGDescriptor)
B --> C(训练SVM分类器)
C --> D(使用分类器进行行人检测)
```
## 2. 步骤及代码示例
### 步骤 1：准备数据集
确保你有一个包含正例（行人
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
这篇文章是在学习罗浩老师发布在bilibili上的课程后进行的，对于那些准备进入行人重识别领域的小白来说，在这里推荐一下罗浩老师的课程。虽说发布时间已经是几年前了，有些框架或者知识已经更新，但仍是不可多得的入门材料。定义 行人重识别(Person re-identification)也称行人再识别, 被广泛认为是一个图像检索的子问题, 是利用计算机视觉技术判断图像或者视频中是否存在特定行人的技术,
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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# Android行人识别
## 引言
随着人工智能技术的快速发展，行人识别成为了计算机视觉领域一个非常重要的研究方向。行人识别在交通安全、视频监控、智能驾驶等领域具有广泛的应用前景。本文将介绍在Android平台上实现行人识别的方法，并提供相应的代码示例。
## 1. 行人识别概述
行人识别是指从图像或视频中准确地检测和识别出行人的位置和姿态。行人识别通常包括行人检测和行人姿态估计两个步
原创
2023-09-08 08:41:02
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关于行人重识别（ReID）的一份读书报告关于行人重识别（ReID）的一份读书报告1. 概述2. 研究进展3. 研究展望 关于行人重识别（ReID）的一份读书报告1. 概述行人重识别（Person Re-identification）也称行人再识别，简称ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的
基于上次的文章再次进行补充：在这篇文章开始前，我使用了模型《Relation-Aware Global Attention》去进行实践，但是环境配置一直出现问题，首先是环境配置的问题，torch与numpy的版本无法正常的匹配，还要无法检测到torch的一些函数等等问题，这一篇主要是要针对《Relation Network for Person Re-identification》这篇论文进行实践
“Unsupervised Person Re-identification: Clustering and Fine-tuning”, Hehe Fan, Lia
原创
2022-10-13 09:51:55
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本文回顾了城市道路行人交通视频采集技术的发展历史,从行人检测的一般处理过程出发,总结了各处理阶段的发展现状和常用方法,同时对研究难点和未来的发展趋势进行了较为详细的阐述,希望能对相关领域的研究人员和工程技术人员有所裨益.行人是交通系统的主要参与者,保障行人安全和减少其对机动车的干扰是城市交通系统建设的重要目标.目前开展的城市交通系统研究中,把车辆作为重点,而很少考虑行人交通,主要评价指标为车辆的延
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2023-05-11 12:00:50
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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
何为行人重识别？众所周知，人脸识别技术在今天已得到广泛应用，而行人重识别（ReID）是对其的扩展，它的基本任务流程如下图：如上图，系统首先对视频画面中的行人进行检测，抽取其特征，进行结构化储存。当执行行人查找任务时，系统会先抽取输入图像中目标人物的特征，然后将其同数据库已保存的图像特征进行对比，搜索目标人物。行人重识别任务的挑战1、人物方向变换2、人物着装与形态变换3、人物光照变换4、人物被遮挡5
参考博客： http://www.imooc.com/article/30501 人脸检测是人脸识别的第一步，之前已经实现了人脸检测，下面就进行人脸识别！准备：1、导入库编写训练程序首先需要做的是导入相关的库1、导入OpenCv库 2、导入os库，用于文件处理 3、导入numpy库，用于计算 4、导入pillow库，用于图像处理（好像没有用到） 其实就是这样：import cv2
i
前言本项目是数字图像处理课程的大作业，选题为人腿跟踪的机器人。与之前实验不同的是本次实验将应用到机器人平台进行验证，所以使用了ROS系统控制。开发环境Ubuntu18.04ROS melodicOpencv3研究目标1、实现机器小车识别并跟踪人腿的功能研究内容1、采用颜色分割算法，实现对黑色的提取功能。 2、采用特征提取算法，实现对已分割图像的有效轮廓提取。 3、采用运动决策算法，实现依据有效轮廓
1.人脸识别程序：#include "cv.h"#include "highgui.h"#include #include #include #include #include #include #
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2023-05-09 17:52:14
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什么是Re-ID?行人重识别（Person re-identification，简称Re-ID）也称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补目前固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合，可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。如下图所示：一个区域有...
原创
2021-07-29 09:18:15
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转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31921944 前言：行人重识别（Person Re-identification）也称行人再识别，本文简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到...
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2021-07-29 09:53:07
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转自：https
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2022-02-13 13:10:47
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