hog多尺度检测和单尺度检测有什么区别hog描述子在opencv中为HOGDescriptor 。
2. 可以调用该描述子setSVMDetector方法给用于对hog特征进行分类的svm模型的系数赋值，这里的参数为HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()时表示采用系统默认的参数，因为这些参数是用很多图片训练而来的 。
3. 对输入图片进行行人检测时由于图片的大小不一样，所以要用到多尺度检测 。这里是用hog类的方法detectMultiScale 。参数解释如下：
HOGDescriptor::detectMultiScale(const GpuMat img, vectorRect found_locations, doublehit_threshold=0, Size win_stride=Size(), Size padding=Size(), double scale0=1.05, int group_threshold=2)
该函数表示对输入的图片img进行多尺度行人检测 img为输入待检测的图片；found_locations为检测到目标区域列表；参数3为程序内部计算为行人目标的阈值，也就是检测到的特征到SVM分类超平面的距离;参数4为滑动窗口每次移动的距离 。它必须是块移动的整数倍；参数5为图像扩充的大?。徊问?为比例系数，即滑动窗口每次增加的比例；参数7为组阈值，即校正系数，当一个目标被多个窗口检测出来时，该参数此时就起了调节作用 ， 为0时表示不起调节作用 。
4.最后对检测出来的目标矩形框，要采用一些方法处理，比如说2个目标框嵌套着，则选择最外面的那个框 。
5.因为hog检测出的矩形框比实际人体框要稍微大些,所以需要对这些矩形框大小尺寸做一些调整 。
如何线上部署用python基于dlib写的人脸识别算法python使用dlib进行人脸检测与人脸关键点标记
Dlib简介：
首先给大家介绍一下Dlib
Dlib是一个跨平台的C++公共库，除了线程支持，网络支持，提供测试以及大量工具等等优点 ， Dlib还是一个强大的机器学习的C++库 ， 包含了许多机器学习常用的算法 。同时支持大量的数值算法如矩阵、大整数、随机数运算等等 。
Dlib同时还包含了大量的图形模型算法 。
最重要的是Dlib的文档和例子都非常详细 。
Dlib主页：
这篇博客所述的人脸标记的算法也是来自Dlib库，Dlib实现了One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees中的算法
这篇论文非常出名，在谷歌上打上One Millisecond就会自动补全，是CVPR 2014(国际计算机视觉与模式识别会议)上的一篇国际顶级水平的论文 。毫秒级别就可以实现相当准确的人脸标记，包括一些半侧脸，脸很不清楚的情况，论文本身的算法十分复杂 ， 感兴趣的同学可以下载看看 。
Dlib实现了这篇最新论文的算法，所以Dlib的人脸标记算法是十分先进的，而且Dlib自带的人脸检测库也很准确，我们项目受到硬件所限，摄像头拍摄到的画面比较模糊，而在这种情况下之前尝试了几个人脸库 ， 识别率都非常的低 ， 而Dlib的效果简直出乎意料 。
相对于C++我还是比较喜欢使用python，同时Dlib也是支持python的，只是在配置的时候碰了不少钉子，网上大部分的Dlib资料都是针对于C++的，我好不容易才配置好了python的dlib，这里分享给大家：
Dlib for python 配置：
因为是用python去开发计算机视觉方面的东西，python的这些科学计算库是必不可少的，这里我把常用的科学计算库的安装也涵盖在内了，已经安装过这些库的同学就可以忽略了 。
我的环境是Ubuntu14.04:
大家都知道Ubuntu是自带python2.7的 ， 而且很多Ubuntu系统软件都是基于python2.7的 ， 有一次我系统的python版本乱了，我脑残的想把python2.7卸载了重装，然后……好像是提醒我要卸载几千个软件来着，没看好直接回车了，等我反应过来Ctrl + C 的时候系统已经没了一半了…
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