尝试创建用于检测人员的HOG实现

Trying to create a HOG implementation for detecting people

本文关键字：HOG 实现 检测 创建 用于      更新时间：2023-10-16

我想创建与此链接中的视频类似的结果。我尝试了为Dalal和Triggs在这里完成的工作而制作的对象检测和定位工具包，并尝试了trainHOG(https://github.com/DaHoC/trainHOG)，一个使用OpenCV的程序，该程序可以经过训练来检测人员。

对于ODL工具包，我在编译时遇到了问题，因为它的需求现在已经过时了。提供ODL要求的Ubuntu软件包（ImLib、Boost和Blitz）与ODL所需软件包的版本不兼容。事实上，我花了很多精力来构建所需软件包的旧版本，但遇到了一个错误：错误：调用"boost:：program_options:：validation_error:：validate_error（std:：basic_string）"+argument.desc.find（*ai，false）.format_name（））时没有匹配的函数；

对于trainHOG，我能够检测到人，但前提是他们在图像中很小。我也有很多假阳性。我用1133张正面图像和8500张负面图像对其进行了训练，这些图像的大小都是64x128。

OpenCV有一个用于HOG描述符的API，您可以轻松使用。

然而，HOG的实现非常非常简单，而且它需要花费大量的时间来实现。你可以参考本教程，我发现它对理解HOG非常有帮助。

如果你仍然发现问题，请告诉我，这样我可以帮助你编码。

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