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
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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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## 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
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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
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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
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# 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
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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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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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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
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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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行人检测 基于 OpenCV 的人体检测我们都知道,无论性别，种族或种族如何，我们的身体都具有相同的基本结构。在最结构层面，我们都有头部，两个手臂，一个躯干和两条腿。我们可以利用计算机视觉来利用这种 半刚性结构并提取特征来量化人体。这些功能可以传递给机器学习模型，这些模型在训练时可用于 检测 和 跟踪 图像和视频流中的人。这对于行人检测 任务特别有用 ，这是我们今天在博客文章中讨论的主题。请继续阅
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2023-11-22 17:32:24
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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
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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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
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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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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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）
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2023-12-18 23:00:51
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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
1.项目背景：世界老龄化趋势日益严重，现代化的生活习惯又使得大多数老人独居，统计数据表明，跌倒是老年人的主要致伤原因。利用先进的计算机技术、传感器技术和图像信息处理技术实现人体跌倒自动检测，不仅可以为跌倒老人提供及时的治疗、减少救治费用、有效减少因延误发现和治疗而致死的可能性，更可以有效减少用于老年人护理的人工费用、提高老年人生活质量。2.图片演示：3.视频演示4.YOLOv7算法简介YOLOv7
