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Python基于Yolo和Opencv的行人检测行人跟踪

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Python 基于 YOLO5 的实战系统，里面有完整教程，里面包括使用说明和部署教程，预训练模型和源码等，下载下来之后根据说明部署即可。该项目进行一些小的改动之后，即可用于毕业设计，课程设计等，已获得导师的好评...

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在我的博客https://blog.csdn.net/z649431508/article/details/82191036有详细的训练单类检测物体的说明，这个文件是训练集和测试集整理的文件，可以直接放到代码离去训练，详细说明文件在博客里有记载。

基于OpenCV的行人检测系统的实现

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基于OpenCV的行人检测系统的实现 OpenCV在图像处理中的应用

基于python的行人与车辆检测和跟踪实现（HOG+SVM/HAAR）

博文：基于python的行人与车辆检测和跟踪实现（HOG+SVM/HAAR）链接：https://blog.csdn.net/qq_38523834/article/details/89619697 文件里面有我提到的视频，cars.xml文件和myhaar.xml文件。需要的Python库在requirements.txt有提及： cmake==3.12.0 dlib==19.16.0 nu

opencv行人检测系统

在vs2013版本以上，利用opencv实现对运动目标的检测，能够将AVI、MP4、RMVB等文件中的移动的目标圈出来并动态更新，适用于新手学习机器视觉。

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yolo算法行人摔倒检测数据集

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1、yolo算法行人摔倒检测数据集，只对图像中的摔倒的行人进行了标注，类别我为 fall，标签格式为VOC和YOLO两种格式，数据质量高，都是采集真实的各种场景的数据，使用lableimg标注软件标注，标注框质量高 ...

opencv行人检测，新鲜出炉

Opencv行人检测代码自带hog检测

包含opencv自带的行人检测的代码 cpp和.h文件，代码使用的opencv版本为2413，其他版本皆可，配置方面就不多说了，百度私聊皆可。文件中2_1.jpg为效果较好的检测结果，其他图片看情况，赚个小积分，欢迎各位捧场。

opencv实现行人检测

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用opencv自带分类器实现视频中运动中的行人的检测，工程中包括两个分类器，haarcascade_upperbody.xml和haarcascade_fullbody.xml，是人体全身分类器和上半身分类器，分别识别全身和上半身。

基于python的opencv行人检测（带简单按钮界面）

基于python语言的opencv行人检测，通过OpenCV自带的HOG+SVM行人检测器图片中的行人，并根据界面提示按钮，选择相应的操作。

opencv视频行人检测1（HOG+SVM）

NULL 博文链接：https://854369721.iteye.com/blog/2430725

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运行非常好，由于文件太大，请自己下载yolov3.weights添加到yolo-coco文件夹下面

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