物体检测实战：使用OpenCV内置方法实现行人检测

find the largest (x, y) coordinates for the start of the bounding

box and the smallest (x, y) coordinates for the end of the bounding

box

xx1 = np.maximum(x1[i], x1[idxs[:last]])

yy1 = np.maximum(y1[i], y1[idxs[:last]])

xx2 = np.minimum(x2[i], x2[idxs[:last]])

yy2 = np.minimum(y2[i], y2[idxs[:last]])

compute the width and height of the bounding box

w = np.maximum(0, xx2 - xx1 + 1)

h = np.maximum(0, yy2 - yy1 + 1)

compute the ratio of overlap

overlap = (w * h) / area[idxs[:last]]

delete all indexes from the index list that have overlap greater

than the provided overlap threshold

idxs = np.delete(idxs, np.concatenate(([last],

np.where(overlap > overlapThresh)[0])))

return only the bounding boxes that were picked

return boxes[pick].astype(“int”)

image_types = (“.jpg”, “.jpeg”, “.png”, “.bmp”, “.tif”, “.tiff”)

def list_images(basePath, contains=None):

return the set of files that are valid

return list_files(basePath, validExts=image_types, contains=contains)

def list_files(basePath, validExts=None, contains=None):

loop over the directory structure

for (rootDir, dirNames, filenames) in os.walk(basePath):

loop over the filenames in the current directory

for filename in filenames:

if the contains string is not none and the filename does not contain

the supplied string, then ignore the file

if contains is not None and filename.find(contains) == -1:

continue

determine the file extension of the current file

ext = filename[filename.rfind(“.”):].lower()

check to see if the file is an image and should be processed

if validExts is None or ext.endswith(validExts):

construct the path to the image and yield it

imagePath = os.path.join(rootDir, filename)

yield imagePath

def resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA):

dim = None

(h, w) = image.shape[:2]

如果高和宽为None则直接返回

if width is None and height is None:

return image

检查宽是否是None

if width is None:

计算高度的比例并并按照比例计算宽度

r = height / float(h)

dim = (int(w * r), height)

高为None

else:

计算宽度比例，并计算高度

r = width / float(w)

dim = (width, int(h * r))

resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=inter)

return the resized image

return resized

nms函数：非极大值抑制。

list_images：读取图片。

resize：等比例改变大小。

construct the argument parse and parse the arguments

ap = argparse.ArgumentParser()

ap.add_argument(“-i”, “–images”, default=‘test1’, help=“path to images directory”)

args = vars(ap.parse_args())

初始化 HOG 描述符/人物检测器

hog = cv2.HOGDescriptor()

hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

定义输入图片的文件夹路径。

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

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最后

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