在计算机视觉领域，行人检测是一项重要的任务，广泛应用于自动驾驶、安防监控等领域。今天，我们将通过OpenCV来探索一种经典的行人检测方法——基于HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征与SVM（Support Vector Machine）分类器的组合。这种方法不仅经典，而且性能优越。

首先，HOG特征是一种用于描述局部物体外观和形状的方向梯度直方图。它通过对图像进行分块处理，计算每个块内像素的梯度方向分布，从而捕捉目标的边缘信息。接着，SVM作为强大的分类工具，能够有效地从大量特征中筛选出最具区分性的信息，进而实现对行人的精准识别。

在实际操作中，我们可以通过OpenCV库加载训练好的模型，并使用摄像头实时捕获视频流，检测其中的行人位置。这项技术不仅能帮助我们理解计算机如何“看”世界，还为智能系统的开发提供了坚实的基础。💪

如果你也对这一领域感兴趣，不妨动手实践一下吧！💡

标 签：