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基于OpenCV的行人检测实现

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简介：
本项目利用开源计算机视觉库OpenCV进行行人检测的研究与实践，通过图像处理技术识别画面中的行人，为智能监控和自动驾驶等领域提供技术支持。 使用OpenCV自带的分类器来检测视频中的运动行人。此工程包含两个分类器：haarcascade_upperbody.xml（上半身分类器）和haarcascade_fullbody.xml（人体分类器）。前者用于识别行人的上半身，后者则用来识别整个人体。

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  • 基于OpenCV的行人检测实现
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    本项目利用开源计算机视觉库OpenCV进行行人检测的研究与实践，通过图像处理技术识别画面中的行人，为智能监控和自动驾驶等领域提供技术支持。 使用OpenCV自带的分类器来检测视频中的运动行人。此工程包含两个分类器：haarcascade_upperbody.xml（上半身分类器）和haarcascade_fullbody.xml（人体分类器）。前者用于识别行人的上半身，后者则用来识别整个人体。
     
  • 基于OpenCV的行人检测实现
    优质
    本项目采用OpenCV库，实现了高效的行人检测算法。通过分析图像与视频流中的特征，准确识别并跟踪行人，适用于安全监控及自动驾驶领域。 该代码使用Opencv实现，因此在精度方面可能不尽如人意。此代码可以识别视频和图片，但若要切换识别对象类型，则需要自行调整设置。
     
  • 基于OpenCV的人脸检测实现
    优质
    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV，实现了高效准确的人脸检测功能，适用于多种应用场景。 人脸检测和人脸识别两个程序在OpenCV2.49和VS2013环境下完成。此外，在这两个工程下有一个半成品的人脸识别项目，已经完成了数据库部分但没有生成链接文件来添加库。因此，在进行人脸识别或车牌识别时需要自己添加库。如果有朋友或老师熟悉这部分内容并擅长C++编程，请通过邮件联系我，邮箱为1952284157@qq.com（注：此处应去除实际的联系方式）。
     
  • 基于OpenCV的人眼检测实现
    优质
    本项目利用开源计算机视觉库OpenCV进行人眼检测技术的研究与实践，通过图像处理算法准确识别并定位人脸中的眼睛区域。 自己实现了用OpenCV与VS2012进行人脸和人眼检测的程序，并且已经可以运行。在运行的时候需要设置一下库的链接即可。
     
  • 基于Latent SVM的行人检测实现（OpenCV版）.zip
    优质
    本资源提供了一种基于Latent SVM算法的行人检测方法，并采用OpenCV库进行实现。内容包括源代码及示例图片，适用于计算机视觉和模式识别领域的学习与研究。 Latent SVM算法实现行人检测opencv.zip
     
  • 利用HOG-SVM进行行人检测——基于OpenCV的实现
    优质
    本项目采用HOG特征结合SVM分类器，在OpenCV平台上实现高效的行人检测算法。通过实验验证了该方法在多种场景下的鲁棒性和准确性。 基于HOG特征和SVM学习算法的行人目标检测代码是用C++在OpenCV环境下实现的。
     
  • 基于Python、OpenCV和yolov5的行人目标检测实现.docx
    优质
    本文档探讨了如何利用Python编程语言结合OpenCV与YOLOv5模型进行高效准确的行人目标检测技术。通过详尽的操作步骤和代码示例，为读者提供了一个实现先进行人识别系统的指导方案。 使用Python结合OpenCV和yolov5进行行人目标检测的技术文档详细介绍了如何利用这些工具和技术来实现高效的行人识别系统。该文档涵盖了从环境配置到模型训练的全过程，为开发者提供了一个全面的学习资源。通过这种方式，可以有效地在各种应用场景中部署行人检测功能，如智能监控、自动驾驶等领域。
     
  • 基于OpenCV的行人检测实战教程.zip
    优质
    本教程为《基于OpenCV的行人检测实战教程》，通过实践讲解如何利用OpenCV库进行高效的行人识别与跟踪技术开发。 物体检测实战：使用OpenCV内置方法实现行人检测，请参阅相关文章。
     
  • 基于MATLAB的行人检测实现
    优质
    本研究利用MATLAB开发了高效的行人检测系统，通过图像处理和机器学习技术，实现了对复杂背景下的行人精准识别。 这里提供了一个可以进行行人检测的简单代码示例。该代码经过测试有效，并且运行结果良好。
     
  • 基于Python和OpenCV的行人检测实现（附配置指南）
    优质
    本项目采用Python与OpenCV库，实现高效准确的行人检测算法，并提供详尽的软件安装及配置指导。适合初学者快速入门计算机视觉领域。 应用非极大抑制方法可以排除候选的重叠检测结果。我使用的环境是Python3.6（Anaconda3）+ OpenCV3，在PyCharm中进行开发。 安装了Anaconda3后，就可以省去很多库的单独安装步骤。如果使用了Anaconda3，则只需配置一个额外的库imutils即可。确保imutils版本大于v0.3.1，可以通过以下命令更新到最新版： ``` pip install --upgrade imutils ```