时光飞逝，大学时光如白马过隙，加上今年的疫情影响。。。毕业的一刹那真的感慨万千，话不多说，开始记录一下我的毕业设计。测多以Python+深度学习完成，本着推陈出新的精神我选择了Java+OpenCv（其实是pyhon不太熟悉哈哈）。当然，Java+OpenCv不知局限于行人检测，合适的数据集+核函数能应用于大多数的物 体检测，像车牌检测、超市商品检测诸如此类。各个网站都有详细说明，按
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2023-06-27 20:22:05
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1．1 题目的主要研究内容（1）工作的主要描述利用支持向量机算法，检测自然场景下的行人，并用方框圈出。具体工作步骤可分为：建立包含行人的一个图像数据集，作为正数据样本；建立不包含行人的一个图像数据集，作为负数据样本；在数据集上训练一个SVM;将SVM应用于每个可能的测试图像块，以确定整个图像是否包含一个行人，如果有行人，将行人用方框圈出。（2）系统流程图图1 系统流程图1．2 题目研究的工作基础或
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2023-10-20 15:44:53
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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。
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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因为一个项目的需求接触到OpenCV里的SVM和HOG特征算法，根据网上的教程一个博客，给自己准备了一个关于行人检测demo，里面也有一些代码也是参考网上的demo，这里大致记录下demo的代码和自己的遇到的一些小问题。 参考博客/文章：HOG+SVM行人检测目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征python+opencv3.4.0 实现HOG+SVM行人检测 软件环境： Python：3.6.
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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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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## 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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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
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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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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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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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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车辆行人检测和跟踪数据集和代码汇总1. 车辆检测和跟踪1.1 车辆检测数据集和训练权重1.2 车辆跟踪2. 行人检测和跟踪2.1 行人检测数据集和训练权重2.2行人多目标跟踪3. 车辆行人检测和跟踪3.1车辆行人检测数据集和训练权重3.2 车辆行人多目标跟踪 1. 车辆检测和跟踪1.1 车辆检测数据集和训练权重YOLO系列算法汽车检测数据集数据集标签：VOC和YOLO格式，类别名为: car
数
一 特征提取1.1 矩特征 矩特征主要表征了图像区域的几何特征,又称为几何矩， 由于其具有旋转、
原创
2022-10-10 15:48:00
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Hog SVM 车辆 行人检测HOG SVM 车辆检测 近期需要对卡口车辆的车脸进行检测，首先选用一个常规的检测方法即是hog特征与SVM，Hog特征是由dalal在2005年提出的用于道路中行人检测的方法，并且取的了不错的识别效果。在人脸检测方面目前主流的方法，先不考虑复杂的深度学习，大多采用Haar和Adaboost的手段来实现。我接下来将会用着两种方法来实现对卡口的车辆检测。 首先引出
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2023-05-08 07:33:50
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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
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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点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术导语：在视频监控越来越普及的时代，行人重识别成为最炙手可热的技术，也是各大视频监控厂商技术争夺的焦点。澎思科技最近提出的新算法刷新了三个权威数据集新纪录，本文从算法模型架构、训练策略、距离度量三个方面介绍了该算法的改进，非常值得参考。整理 | Jane行人再识别起源于多摄像头跟踪，指在非重叠视角域多摄像头网络下进行的行人匹配，即确认不同位置的摄像头在不
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2023-07-07 18:18:05
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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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