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HOG行人检测在OpenCV2.4.3中的实现_基于Qt环境

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简介：
本文介绍了一种在OpenCV 2.4.3版本中利用HOG特征进行行人检测的方法，并展示了如何在Qt环境下实现该算法，为开发者提供一个直观的行人检测工具。 自己编写了一个使用OPENCV2.4.3、t5.0.2和HOG进行行人检测的小程序。只要编译环境和路径设置正确，编译完成后即可直接运行。

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  • HOG行人检测在OpenCV2.4.3中的实现_基于Qt环境
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    本文介绍了一种在OpenCV 2.4.3版本中利用HOG特征进行行人检测的方法，并展示了如何在Qt环境下实现该算法，为开发者提供一个直观的行人检测工具。 自己编写了一个使用OPENCV2.4.3、t5.0.2和HOG进行行人检测的小程序。只要编译环境和路径设置正确，编译完成后即可直接运行。
     
  • 基于OpenCV2.4.4的HOG行人检测实现
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    本项目利用OpenCV 2.4.4库实现了基于HOG特征的行人检测算法，适用于实时监控与安全领域，提供高效准确的人体识别能力。 使用OpenCV2.4.4实现HOG行人检测时，请自行修改工程的include目录和lib目录配置。
     
  • 基于HOG-SVM的行人检测
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    本研究采用HOG特征与SVM分类器相结合的方法进行行人检测，通过提取图像中的局部梯度信息实现对行人的准确识别。 基于HOG和SVM的行人检测在MATLAB平台上实现。这种方法利用了方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）特征提取与支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类器相结合，以提高行人的识别精度和效率。
     
  • 利用HOG-SVM进行行人检测——基于OpenCV的实现
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    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。
     
  • 使用OpenCV在VREP环境中检测行人
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    本项目利用OpenCV库，在VREP仿真环境下开发了一套行人检测系统，旨在实现对虚拟场景中行人的自动识别与跟踪。 功能：从vrep场景保存的行人走路图像中识别并标出行人。 缺点：模糊的、不完整的图像无法被正确识别。
     
  • 基于HOG和SVM的行人检测器的MATLAB实现-源码
    优质
    本项目提供了基于HOG特征与SVM分类器构建的行人检测系统的MATLAB代码。此系统适用于目标检测研究领域，通过高效利用HOG算法提取图像中行人的关键特征，并借助训练好的SVM模型进行精准分类识别，为计算机视觉领域的行人检测任务提供解决方案。 该存储库包含我计算机科学硕士项目中的基本HOG + SVM行人检测器的MATLAB实现代码。 免责声明： 使用此代码前，请阅读许可协议（LICENSE）。请注意，本程序按“原样”提供，不附带任何形式的保证。 我对该项目进行了部分调整以适应最新版本的MATLAB，但可能会发现某些MATLAB函数的行为有所不同。总体而言，如果您提出的问题足够明确，我很乐意帮助您理解项目内容；然而由于项目的实施时间已久且MATLAB已有所发展，因此一些功能可能不再兼容或行为不同，我不会持续更新该项目也不会回答有关如何使用或修改代码的具体问题。
     
  • 基于HOG与SVM的行人检测算法
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    本研究提出了一种结合HOG特征提取和SVM分类器的行人检测方法，有效提高了复杂场景下的行人识别准确率。 在2005年的CVPR会议上，法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出了一种利用Hog进行特征提取，并使用线性SVM作为分类器的方法来实现行人检测。他们通过大量的测试发现，HOG+SVM是一种速度和效果综合平衡性能较好的方法。尽管后来有许多研究人员提出了改进的行人检测算法，但大多数都基于该框架。因此，这一方法成为了一个里程碑式的算法并被集成到了OpenCV中。在OpenCV2.0之后的版本里，都有提供用于提取HOG特征描述符的API接口；而SVM则早在OpenCV1.0版本就已经包含进去了。
     
  • 基于HOG与SVM的行人检测系统
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    本项目开发了一种基于HOG特征和SVM分类器的行人检测系统。通过提取图像中的HOG特征并利用SVM进行高效准确的行人识别，在复杂环境中具有良好的应用前景。 本资源提供HOG+SVM实现的行人检测系统，包含完整的训练、检测及测试程序。其中，检测程序可在VS2013+opencv2.4.13或QT+opencv3.1.0环境下运行；而测试程序则适用于matlab2016环境。具体操作方法请参阅资源中的.txt说明文件。
     
  • 基于HOG与Adaboost的行人检测方法
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    本研究提出了一种结合HOG特征和Adaboost算法的行人检测方法，有效提升了复杂背景下的行人识别精度和速度。 提供了一套完整的HOG（Histogram of Oriented Gradients）与AdaBoost行人检测代码，包括了用于训练的AdaBoost分类器以及实际应用中的检测部分，并能够展示最终的分类结果。其中，“pos”文件夹包含的是正样本图像，“neg”文件夹则存放着负样本图像。
     
  • 基于HOG+PCA+SVM的行人检测源码
    优质
    本项目提供了一个基于HOG特征提取、PCA降维及SVM分类器的行人检测算法的实现代码，适用于计算机视觉领域中的人体识别研究。 基于HOG+PCA+SVM的行人检测源码包括训练和检测的所有代码，希望可以帮助到需要的人。