用opencv自带分类器实现视频中运动中的行人的检测,工程中包括两个分类器,haarcascade_upperbody.xml和haarcascade_fullbody.xml,是人体全身分类器和上半
linux下opencv行人检测源码,附源码和可执行文件,一键运行。
改变opencv自带的训练模型,自己训练的数据集(48x96大小),并简单改进一下hog源码,漏检率减少很多!
关于机器学习的行人检测,在opencv运行。运行后检测行人
由Dalal和Triggs于2005年创建是使用最广泛的静态行人检测数据库之一.数据集中图像尺寸为64×128像素分为训练数据集和测试数据集.训练数据集中有正样本图像有614个负样本图像1218个测试
这是一篇发表在国内图形图像学报的关于行人检测的综述,适合研究者阅读
现代社会的飞速发展对身份鉴别的快速性、准确性及安全性等方面都提出了更为严苛的要求,而生物特征识别技术的快速发展使得这一切成为了可能。其中,人脸检测与识别技术发展最为迅速,相对而言,这种方法更加直接、友
Navneet Dalal的作品。行人检测源程序,在vs2005下编译通过,含编译通过的可执行文件,网站上说明的错误已修改完。
基于图像颜色直方图和梯度直方图的镜头分割算法,刘萌,刘贵忠,本文提出了一种基于帧间方差直方图的镜头分割的方法。该方法对颜色直方图进行了部分改进,将原图像分成较小的图像块,应用分块颜
1 安装 anaconda+python3.8(已下载好,在环境压缩包里) https://www.anaconda.com/products/individual/get-started-comme
