13、目标检测与识别：打造汽车检测器

目标检测与识别：打造汽车检测器

1. SVM与滑动窗口

检测到目标是一项了不起的成就，但我们还想更进一步：
- 检测图像中多个同类目标。
- 确定检测到的目标在图像中的位置。

为实现这些目标，我们将使用滑动窗口方法。其原理如下：
1. 选取图像的一个区域进行分类，然后向右移动预定义的步长。到达图像最右端时，将x坐标重置为0并向下移动一步，重复该过程。
2. 在每一步，使用基于词袋（BOW）训练的支持向量机（SVM）进行分类。
3. 记录所有通过SVM预测测试的区域。
4. 完成整个图像的分类后，缩小图像并重复滑动窗口过程，直到达到最小尺寸。

这个过程可以让我们在图像的不同区域和不同尺度下检测目标。但存在一个问题：可能会得到多个重叠且得分呈阳性的区域，这意味着一个目标可能被检测多次，导致检测结果不准确。这时就需要用到非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）。

2. 汽车检测示例

我们将把所学概念应用到实际示例中，创建一个汽车检测器应用程序，该程序可以扫描图像并在汽车周围绘制矩形框。具体步骤如下：
1. 获取训练数据集。
2. 创建BOW训练器并创建视觉词汇。
3. 使用词汇训练SVM。
4. 在测试图像的图像金字塔上使用滑动窗口进行检测。
5. 对重叠的矩形框应用非极大值抑制。
6. 输出结果。

项目结构如下：

├── car_detector
│   ├── detector.py
│   ├── __init__.py
│   ├── non