行人检测分类器的训练，训练完可测试效果如何，注意样本的路径问题行人检测分类器的训练，训练完可测试效果如何，注意样本的路径问题
2024/9/15 3:37:16
37.85MB
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博文：基于python的行人与车辆检测和跟踪实现（HOG+SVM/HAAR）链接：https://blog.csdn.net/qq_38523834/article/details/89619697文件里面有我提到的视频，cars.xml文件和myhaar.xml文件。
需要的Python库在requirements.txt有提及：cmake==3.12.0dlib==19.16.0numpy==1.15.3opencv-python==3.4.3.18这些是最低版本，可以比这个高。
我是用python3.6运行的。
没有安装dlib库的同学，注意在安装好所需库之后，需要自行下载一个.whl文件后才能用pipinstalldlib安装成功哦。
相关下载链接在这个博文里：https://blog.csdn.net/wzx479/article/details/79890440
需要的Python库在requirements.txt有提及：cmake==3.12.0dlib==19.16.0numpy==1.15.3opencv-python==3.4.3.18这些是最低版本，可以比这个高。
我是用python3.6运行的。
没有安装dlib库的同学，注意在安装好所需库之后，需要自行下载一个.whl文件后才能用pipinstalldlib安装成功哦。
相关下载链接在这个博文里：https://blog.csdn.net/wzx479/article/details/79890440
2024/7/24 16:02:26
12.73MB
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hog+svm图像二分类*（MATLAB版本），需要安装libsvm工具箱（环境是MATLAB2014a+libsvm3.23）。
里面包含正负样本集图片。
里面包含正负样本集图片。
2024/3/13 8:21:31
2.25MB
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本资源为HOG+SVM实现的行人检测系统，包括完整的训练、检测和测试程序。
检测程序运行环境为VS2013+opencv2.4.13和QT+opencv3.1.0,测试程序运行环境为matlab2016，具体运行方法见资源中的.txt说明文件。
检测程序运行环境为VS2013+opencv2.4.13和QT+opencv3.1.0,测试程序运行环境为matlab2016，具体运行方法见资源中的.txt说明文件。
2024/1/24 1:31:30
7.57MB
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在2005年CVPR上，来自法国的研究人员NavneetDalal和BillTriggs提出利用Hog进行特征提取，利用线性SVM作为分类器，从而实现行人检测。
而这两位也通过大量的测试发现，HOG+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。
后来，虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法，但基本都以该算法为基础框架。
因此，HOG+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。
在OpenCV2.0之后的版本，都有HOG特征描述算子的API，而至于SVM，早在OpenCV1.0版本就已经集成进去
而这两位也通过大量的测试发现，HOG+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。
后来，虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法，但基本都以该算法为基础框架。
因此，HOG+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。
在OpenCV2.0之后的版本，都有HOG特征描述算子的API，而至于SVM，早在OpenCV1.0版本就已经集成进去
2023/12/23 21:16:19
4.96MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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