Python 使用Opencv實現目標檢測與識別的示例代碼
更新時間：2020年09月08日 10:43:40 作者：Xy-Huang
這篇文章主要介紹了Python 使用Opencv實現目標檢測與識別的示例代碼，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
在上章節(jié)講述到圖像特征檢測與匹配 ，本章節(jié)是講述目標檢測與識別。后者是在前者的基礎上進一步完善。
在本章中，我們使用HOG算法，HOG和SIFT、SURF同屬一種類型的描述符。功能代碼如下：
import cv2
def is_inside(o, i):
ox, oy, ow, oh = o
ix, iy, iw, ih = i
# 如果符合條件，返回True，否則返回False
return ox > ix and oy > iy and ox + ow < ix + iw and oy + oh < iy + ih
# 根據坐標畫出人物所在的位置
def draw_person(img, person):
x, y, w, h = person
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2)
# 定義HOG特征+SVM分類器
img = cv2.imread("people.jpg")
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
found, w = hog.detectMultiScale(img, winStride=(8, 8), scale=1.05)
# 判斷坐標位置是否有重疊
found_filtered = []
for ri, r in enumerate(found):
for qi, q in enumerate(found):
a = is_inside(r, q)
if ri != qi and a:
break
else:
found_filtered.append(r)
# 勾畫篩選后的坐標位置
for person in found_filtered:
draw_person(img, person)
# 顯示圖像
cv2.imshow("people detection", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
運行結果如圖所示：
這個例子是使用HOG特征進行SVM算法訓練，這部分已開始涉及到機器學習的方面，通過SVM算法訓練數據集，然后根據某圖像與數據集進行匹配。
到此這篇關于Python 使用Opencv實現目標檢測與識別的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關Opencv 目標檢測與識別內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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