OpenCV行人检测应用方案--基于米尔全志T527开发板

2025-04-10

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来源:米尔电子
摘自优秀创作者-小火苗
一、软件环境安装
1.安装OpenCV
sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv
2.安装pip
sudo apt-get install python3-pip
二、行人检测概论
准备训练数据集:训练数据集应包含大量正样本(行人图像)和负样本(非行人图像)。
计算HOG特征:对于每个图像,计算HOG特征。HOG特征是一个一维向量,其中每个元素表示图像中特定位置和方向的梯度强度。
训练SVM分类器:使用HOG特征作为输入,训练SVM分类器。SVM分类器将学习区分行人和非行人。
评估模型:使用测试数据集评估训练后的模型。计算模型的准确率、召回率和F1分数等指标。
三、代码实现
import cv2 import time def detect(image,scale): imagex=image.copy() #函数内部做个副本,让每个函数运行在不同的图像上 hog = cv2.HOGDescriptor() #初始化方向梯度直方图描述子 #设置SVM为一个预先训练好的行人检测器 hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) #调用函数detectMultiScale,检测行人对应的边框 time_start = time.time() #记录开始时间 #获取(行人对应的矩形框、对应的权重) (rects, weights) = hog.detectMultiScale(imagex,scale=scale) time_end = time.time() #记录结束时间 # 绘制每一个矩形框 for (x, y, w, h) in rects: cv2.rectangle(imagex, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) print("sacle size:",scale,",time:",time_end-time_start) name=str(scale) cv2.imshow(name, imagex) #显示原始效果 image = cv2.imread("back.jpg") detect(image,1.01) detect(image,1.05) detect(image,1.3) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
四、实际操作
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