基于Python的行人与车辆检测和跟踪实现（HOG+SVM/HAAR）
资源介绍
本仓库提供了一个基于Python的行人与车辆检测和跟踪实现的资源文件。该实现主要使用了HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和SVM（Support Vector Machine）分类器，以及HAAR特征进行检测和跟踪。
文件内容
- 视频文件：包含用于检测和跟踪的视频素材。
- cars.xml：用于车辆检测的HAAR特征文件。
- myhaar.xml：自定义的HAAR特征文件。
- requirements.txt：列出了运行该项目所需的Python库及其最低版本要求。
依赖库
以下是运行该项目所需的Python库及其最低版本要求：
cmake==3.12.0dlib==19.16.0numpy==1.15.3opencv-python==3.4.3.18
请注意，这些库的版本可以高于最低要求。建议使用Python 3.6或更高版本运行该项目。
安装说明
- 安装依赖库：
使用以下命令安装所需的Python库：
pip install -r requirements.txt - 安装dlib库：
如果你没有安装dlib库，请在安装好其他依赖库之后，下载一个
.whl文件，然后使用pip install dlib进行安装。
使用说明
-
下载仓库： 克隆或下载本仓库到本地。
-
运行项目： 根据项目中的代码文件，运行相应的Python脚本进行行人与车辆的检测和跟踪。
注意事项
- 确保所有依赖库已正确安装。
- 如果你在安装dlib库时遇到问题，请参考相关博文中的解决方案。
参考博文
本项目的实现参考了以下博文：
- 基于Python的行人与车辆检测和跟踪实现（HOG+SVM/HAAR）
希望本资源对你有所帮助！