OpenCV行人检测--米尔基于全志T527核心板开发板

本文将介绍基于米尔电子MYD-LT527开发板（米尔基于全志 T527开发板）的OpenCV行人检测方案测试。

摘自优秀创作者-小火苗

米尔基于全志T527开发板

一、软件环境安装

1.安装OpenCV

sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv

2.安装pip

sudo apt-get install python3-pip

二、行人检测概论

使用HOG和SVM构建行人检测器的关键步骤包括：

准备训练数据集：训练数据集应包含大量正样本（行人图像）和负样本（非行人图像）。

计算HOG特征：对于每个图像，计算HOG特征。HOG特征是一个一维向量，其中每个元素表示图像中特定位置和方向的梯度强度。

训练SVM分类器：使用HOG特征作为输入，训练SVM分类器。SVM分类器将学习区分行人和非行人。

评估模型：使用测试数据集评估训练后的模型。计算模型的准确率、召回率和F1分数等指标。

三、代码实现

四、实际操作

MYC-LT527核心板及开发板

米尔首发全志T527，八核A55赋能边缘计算

全志T527处理器，八核A55，高效赋能边缘计算；

多媒体功能强大：具备G57 GPU、4K编解码VPU、HiFi4 DSP，支持4~6路Camera；

支持多种显示接口：HDMI、DP、LVDS、MIPI-DSI和RGB并口，支持4K+1080P双异显；

丰富的通讯接口：2*GE、2*CAN、PCIE/USB3.0、2*USB2.0、10*UART、30*PWM、4*SPI、9*I2C等；

T527是真工业级-40℃~+85℃；

超紧凑LGA 381pin封装；

适用于高性能工业机器人、显控一体机、车载终端、边缘智能盒子等应用场景。