在上章节讲述到图像特征检测与匹配 ,本章节是讲述目标检测与识别。后者是在前者的基础上进一步完善。
在本章中,我们使用HOG算法,HOG和SIFT、SURF同属一种类型的描述符。功能代码如下:

import cv2
def is_inside(o, i):
 ox, oy, ow, oh = o
 ix, iy, iw, ih = i
 # 如果符合条件,返回True,否则返回False
 return ox > ix and oy > iy and ox + ow < ix + iw and oy + oh < iy + ih

# 根据坐标画出人物所在的位置
def draw_person(img, person):
 x, y, w, h = person
 cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2)

# 定义HOG特征+SVM分类器
img = cv2.imread("people.jpg")
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
found, w = hog.detectMultiScale(img, winStride=(8, 8), scale=1.05)

# 判断坐标位置是否有重叠
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)
# 勾画筛选后的坐标位置
for person in found_filtered:
 draw_person(img, person)
# 显示图像
cv2.imshow("people detection", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如图所示:

Python 使用Opencv实现目标检测与识别的示例代码

这个例子是使用HOG特征进行SVM算法训练,这部分已开始涉及到机器学习的方面,通过SVM算法训练数据集,然后根据某图像与数据集进行匹配。

标签:
Opencv,目标检测与识别,Opencv,目标检测

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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。