hog

import cv2 as cv

#读入数据，并转为灰度图
img = cv.imread("1.jpg", cv.COLOR_BGR2GRAY)
#展示原图
cv.imshow("原图",img)
#声明一个HOG描述器
hog = cv.HOGDescriptor()
#将训练好的模型导入
#hog.load('myHogDector.bin')
hog.setSVMDetector(cv.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
#对img多尺度进行预测
rects, _ = hog.detectMultiScale(img, winStride=(4, 4), padding=(8, 8), scale=1.05)
#修正识别框（参数可调）
for (x,y,w,h) in rects:
    x = int(x + w * 0.1)
    y = int(y + h * 0.05)
    w = int(w * 0.7)
    h = int(h * 0.8)
    #将识别到的框绘制到img图像上
    cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)
    

#cv.imshow('{}'.format(0),img)
#显示识别结果
cv.imshow("识别结果",img)
#暂停查看结果
cv.waitKey(0)