作者从自身经历出发，分享了在导师指导下进行行人检测闯红灯课题的学习过程。从图像处理基础知识入手，涉及感兴趣区域分割、目标识别等关键步骤，并提及使用HOG用于图像行人检测的基本框架。尽管作者承认自己在该领域的知识仍处于初级阶段，但通过写博客的方式记录学习点滴，旨在不断进步。
恍恍惚惚时间过得好快，从去年开始导师就让我做行人检测闯红灯的课题，可是我当时就一直没有真的开始做过，一直也没编过程序，浪费的时间就不去提了，加上前段时间身体不是很舒服，所以研究一直就没有做过，现在基本上只是懂一点超级特别皮毛的东西，今天开始写博客，记录学习的点点滴滴。
前期浏览了一部分图像处理相关方面文章，鉴于水平有限大部分都是似懂非懂的，英文文献也看得有点模糊，只知道，要做行人检测，绝大多说流程
1.感兴趣区域分割（ROI） ；基于运动， 基于距离，基于图像特征
2.目标识别；基于运动，基于形状（人体模型，模板匹配，统计分类）
一般的处理方法大概框架如上所述
hog 用于图像行人检测
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