基于米尔全志T527开发板的OpenCV行人检测方案-linux运维-PHP中文网

基于米尔全志T527开发板的OpenCV行人检测方案

星夢妙者

发布： 2025-06-21 09:38:01

原创

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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。

基于米尔全志T527开发板的OpenCV行人检测方案

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

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安装pip以便管理Python包，执行以下命令：

sudo apt-get install python3-pip

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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

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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()

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四、实际操作

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