基於opencv的行人檢測（支持圖片，視頻）

基於方向梯度直方圖(HOG)/線性支持向量機(SVM)算法的行人檢測方法中存在檢測速度慢的問題，如下圖所示，對一張400*490像素的圖片進行檢測要接近800毫秒，所以hog+svm的方法放在視頻中進行行人檢測時，每秒只能檢測1幀圖片，1幀/s根本不能達到視頻播放的流暢性。 本文采用先從視頻每幀的圖像中提取出物體的輪廓（也可以對前後兩針圖片做差，只對有變化的部分進行檢測，其目的一樣，都是減少運算的

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