hog特徵與行人檢測
hog(histogram of oriented gradient)特徵在物件識別與模式匹配中是一種常見的特徵提取演算法，是基於本地畫素塊進行特徵直方圖提取的一種演算法，物件區域性的變形與光照影響有很好的穩定性，最初是用hog特徵來來識別人像，通過hog特徵提取+svm訓練，可以得到很好的效果。
hog特徵提取的大致流程：
# 主程式入口
if __name__ ==
'__main__'
:# 讀取影象
src = cv.imread(
"d:/vsprojects/images/pedestrian.png"
) cv.imshow(
"input"
, src)
# hog + svm
hog = cv.hogdescriptor(
) hog.setsvmdetector(cv.hogdescriptor_getdefaultpeopledetector())
# detect people in the image
(rects, weights)
= hog.detectmultiscale(src,
winstride=(4
,4),
padding=(8
,8),
scale=
1.25
, usemeanshiftgrouping=
false
)# 矩形框
for(x, y, w, h)
in rects:
cv.rectangle(src,
(x, y)
,(x + w, y + h),(
0,255,0)
,2)# 顯示
Opencv HOG行人檢測 原始碼分析 一
opencv demo演示見本人的另一篇灌水部落格 本人原始碼分析見 參考文獻 n.dalal and b.triggs,histograms of oriented gradients for human detection,proc.ieee conf.computer vision and p...
OpenCV 100 HOG特徵與行人檢測
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基於Hog特徵的行人檢測
1 先建立相應的txt檔案 f pedestrian image 00000101 0.png f pedestrian image 00000105 0.png f pedestrian image 00000108 0.png f pedestrian image 00000110 0.png ...