本文将详细介绍如何在米尔电子myd-lt527开发板（基于全志t527开发板）上实现opencv行人检测方案的测试。
一、软件环境的安装
- 在全志T527开发板上安装OpenCV，执行以下命令：
sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv
sudo apt-get install python3-pip
二、行人检测概述
利用HOG（方向梯度直方图）和SVM（支持向量机）在全志T527开发板上构建行人检测器的关键步骤包括：
- 准备训练数据集：数据集应包含大量的正样本（行人图像）和负样本（非行人图像）。
- 计算HOG特征：针对每个图像计算HOG特征，这些特征是一个一维向量，表示图像中特定位置和方向的梯度强度。
- 训练SVM分类器：利用HOG特征作为输入，训练SVM分类器，以便区分行人和非行人。
- 评估模型：使用测试数据集评估训练后的模型，计算准确率、召回率和F1分数等指标。
三、代码实现
以下是使用OpenCV进行行人检测的示例代码：
import cv2 import time <p>def detect(image, scale): imagex = image.copy() # 函数内部创建副本，确保每个函数运行在不同的图像上 hog = cv2.HOGDescriptor() # 初始化方向梯度直方图描述子 hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) # 设置SVM为预先训练好的行人检测器 time_start = time.time() # 记录开始时间 rects, weights = hog.detectMultiScale(imagex, scale=scale) # 检测行人对应的边框 time_end = time.time() # 记录结束时间 for (x, y, w, h) in rects: cv2.rectangle(imagex, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 绘制每一个矩形框 print("scale size:", scale, ", time:", time_end - time_start) name = str(scale) cv2.imshow(name, imagex) # 显示检测效果</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、实际操作
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