簡介

??目標檢測是計算機視覺中的一項重要任務(wù)，旨在識別和定位圖像或視頻中的特定目標。

一、傳統(tǒng)目標檢測方法

1. 基于滑動窗口的檢測

??基于滑動窗口的目標檢測方法是一種較為直觀的思路。它通過在圖像上以不同的大小和位置滑動一個固定大小的窗口，對每個窗口內(nèi)的圖像區(qū)域提取特征，并使用分類器判斷該區(qū)域是否包含目標。
這種方法的計算量非常大，因為需要對大量的窗口進行處理，而且窗口的大小和比例選擇往往需要依靠經(jīng)驗。

2. 特征提取與分類器結(jié)合（如 HOG + SVM）

??方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradients，HOG）是一種常用的特征描述子。它通過計算圖像局部區(qū)域的梯度方向分布來描述目標的形狀特征。
??支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是一種經(jīng)典的分類器。將提取的 HOG 特征輸入到 SVM 中進行訓(xùn)練和分類，判斷是否存在目標。
??然而，這種方法對于復(fù)雜場景和多類別目標的檢測效果有限，并且特征提取過程較為復(fù)雜。

3. 級聯(lián)分類器

??級聯(lián)分類器是由多個簡單分類器組成的序列。在檢測過程中，首先使用計算量較小但較為寬松的分類器快速排除大部分明顯不是目標的區(qū)域，然后逐步使用更復(fù)雜和嚴格的分類器對剩余區(qū)域進行判斷。
??這種方法可以在一定程度上提高檢測速度，但對于一些困難的檢測任務(wù)，準確性可能不夠理想。
??以下是一個簡單的示意代碼，展示如何提取 HOG 特征&#x