本文分享了基于Python语言实现OpenCV自带SVM检测行人的代码及程序,同时详细讲解了如何定义一个people类进行行人检测。代码可直接运行,适合学习OpenCV的初学者。文章同时介绍了如何调节算法参数以及该算法的局限性。通过本篇文章,您将能够掌握基于Python语言实现行人检测的基础知识和技巧。
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基于GentleAdaBoost的快速行人检测方法.pdf
基于HOG和SVM算法做的视频中的行人检测,检测效果也还行,可以看看
本资源为HOG+SVM实现的行人检测系统,包括完整的训练、检测和测试程序。检测程序运行环境为VS2013+opencv2.4.13和QT+opencv3.1.0,测试程序运行环境为matlab2016
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行人检测技术在智能交通系统,智能安防监控等领域表现出了极高的应用价值,已经成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。
基于YOLO算法的行人检测方法.pdf
基于提高红外图像行人检测准确率的目的,提出了一种基于多特征的红外行人检测算法。首先提取训练样本的梯度方向直方图特征和强度自相似性特征,利用二者相结合得到联合特征训练支持向量机(SVM),之后利用滑动窗
本程序是基于opencv下的烟雾检测程序,程序简单并附有测试视频
基于opencv软件的图像边缘检测,使用的是Sobel算法
因为找了一些程序不能运行,所以自己做了个车辆检测的项目,基于vs2013和opencv3,有项目可直接运行(版本更新后不保证),提供两个模型和测试视频、图片。 如有帮助或建议请给予评价,同时希望大家有
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