基于HOG特征的行人检测实现

行人检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以在图像或视频中自动识别和定位行人。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV库和HOG（方向梯度直方图）特征来实现行人检测。我们将提供相应的源代码来帮助您理解和实施该算法。

HOG特征是一种用于物体检测的局部特征描述符。它基于图像中局部区域的梯度方向直方图。HOG特征在行人检测中非常有效，因为行人的形状和纹理信息可以通过梯度方向直方图来表示。

首先，我们需要安装OpenCV库。您可以使用以下命令来安装：

pip install opencv-python

接下来，我们将使用OpenCV的HOG行人检测器来实现行人检测。下面是完整的Python代码：

import cv2

# 加载HOG行人检测器
hog = cv2.HOGDescriptor()<