HoG+SVMによる人物検出
論文
Histograms of Oriented Gradients for Human Detection
HoG特徴量
Python+OpenCV|HoG特徴量...betashort-lab.com2018.11.16
SVM:サポートベクタマシン
サポートベクターマシン(SVM)のメモbetashort-lab.com2018.10.05
Python
import cv2
#処理したい画像を選択
img_name = 'pedestrian4.jpg'
im = cv2.imread(img_name)
# HoG特徴量の計算
hog = cv2.HOGDescriptor()
# サポートベクタマシンによる人検出
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
hogParams = {'winStride': (8, 8), 'padding': (32, 32), 'scale': 1.2}
# 人を検出した座標
human, r = hog.detectMultiScale(im, **hogParams)
# バウンディングボックス
for (x, y, w, h) in human:
cv2.rectangle(im, (x, y),(x+w, y+h),(0,50,255), 3)
# 検出した画像を保存
cv2.imwrite('out_default_'+img_name,im)
元画像
出力画像
