基于Python的行人与车辆检测和跟踪实现（HOG+SVM/HAAR）

资源介绍

本仓库提供了一个基于Python的行人与车辆检测和跟踪实现的资源文件。该实现主要使用了HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和SVM（Support Vector Machine）分类器，以及HAAR特征进行检测和跟踪。

文件内容

• 视频文件：包含用于检测和跟踪的视频素材。
• cars.xml：用于车辆检测的HAAR特征文件。
• myhaar.xml：自定义的HAAR特征文件。
• requirements.txt：列出了运行该项目所需的Python库及其最低版本要求。

依赖库

以下是运行该项目所需的Python库及其最低版本要求：

• cmake==3.12.0
• dlib==19.16.0
• numpy==1.15.3
• opencv-python==3.4.3.18

请注意，这些库的版本可以高于最低要求。建议使用Python 3.6或更高版本运行该项目。

安装说明

1. 安装依赖库： 使用以下命令安装所需的Python库：

   pip install -r requirements.txt
   

2. 安装dlib库： 如果你没有安装dlib库，请在安装好其他依赖库之后，下载一个.whl文件，然后使用pip install dlib进行安装。

使用说明

1. 下载仓库： 克隆或下载本仓库到本地。

2. 运行项目： 根据项目中的代码文件，运行相应的Python脚本进行行人与车辆的检测和跟踪。

注意事项

• 确保所有依赖库已正确安装。
• 如果你在安装dlib库时遇到问题，请参考相关博文中的解决方案。

参考博文

本项目的实现参考了以下博文： - 基于Python的行人与车辆检测和跟踪实现（HOG+SVM/HAAR）

希望本资源对你有所帮助！

下载链接

基于Python的行人与车辆检测和跟踪实现HOGSVMHAAR

(备用: 备用下载)