python 目标定位

Python是一种非常强大的编程语言，在计算机视觉领域，Python的目标定位功能非常出色。通过使用Python的图象处理库和机器学习库，我们可以实现目标定位功能，对辨认、监控、追踪、安全等利用领域具有重要意义。下面通过实例讲授Python目标定位的方法。

import cv2
# 加载图象
img = cv2.imread('target.jpg')
# 创建HOG描写符
hog = cv2.HOGDescriptor()
# 实时运行SVM算法
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
# 履行目标检测，返回检测框列表
rects, weights = hog.detectMultiScale(img, winStride=(8, 8), padding=(32, 32), scale=1.05)
# 画出每一个检测框
for (x, y, w, h) in rects:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
# 显示图象
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们首先加载目标图象，然后创建一个基于方向梯度直方图的（Histogram of Oriented Gradients，简称HOG）描写符，接着实时运行线性支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)算法，从而进行目标检测，最后将每一个检测到的目标框画出来并显示。

整体而言，Python的目标定位功能具有很高的可扩大性和可靠性，能够为计算机视觉领域的研究者和利用者提供很多有用的工具和方法，有助于推动计算机视觉的发展和利用。