本文將詳細介紹如何在米爾電子myd-lt527開發板（基于全志t527開發板）上實現opencv行人檢測方案的測試。
一、軟件環境的安裝
- 在全志T527開發板上安裝OpenCV，執行以下命令：
sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv
sudo apt-get install python3-pip
二、行人檢測概述
利用HOG（方向梯度直方圖）和SVM（支持向量機）在全志T527開發板上構建行人檢測器的關鍵步驟包括：
- 準備訓練數據集：數據集應包含大量的正樣本（行人圖像）和負樣本（非行人圖像）。
- 計算HOG特征：針對每個圖像計算HOG特征，這些特征是一個一維向量，表示圖像中特定位置和方向的梯度強度。
- 訓練SVM分類器：利用HOG特征作為輸入，訓練SVM分類器，以便區分行人和非行人。
- 評估模型：使用測試數據集評估訓練后的模型，計算準確率、召回率和F1分數等指標。
三、代碼實現
以下是使用OpenCV進行行人檢測的示例代碼：
import cv2 import time <p>def detect(image, scale): imagex = image.copy() # 函數內部創建副本，確保每個函數運行在不同的圖像上 hog = cv2.HOGDescriptor() # 初始化方向梯度直方圖描述子 hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) # 設置SVM為預先訓練好的行人檢測器 time_start = time.time() # 記錄開始時間 rects, weights = hog.detectMultiScale(imagex, scale=scale) # 檢測行人對應的邊框 time_end = time.time() # 記錄結束時間 for (x, y, w, h) in rects: cv2.rectangle(imagex, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 繪制每一個矩形框 print("scale size:", scale, ", time:", time_end - time_start) name = str(scale) cv2.imshow(name, imagex) # 顯示檢測效果</p><p>image = cv2.imread("back.jpg") detect(image, 1.01) detect(image, 1.05) detect(image, 1.3) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllwindows()
四、實際操作
? 版權聲明
文章版權歸作者所有，未經允許請勿轉載。
THE END
