开源项目 CarND-Vehicle-Detection 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

CarND-Vehicle-Detection/
├── data/
│   ├── train/
│   └── test/
├── models/
│   └── svm_model.pkl
├── utils/
│   ├── feature_extraction.py
│   ├── sliding_window.py
│   └── heatmap.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── main.py
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 包含训练和测试数据集的目录。
• models/: 存储训练好的模型文件，如 svm_model.pkl。
• utils/: 包含各种实用工具脚本，如特征提取、滑动窗口和热图生成。
• config/: 配置文件目录，包含项目的主要配置文件 config.yaml。
• main.py: 项目的启动文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责加载配置、初始化模型、处理输入数据并输出结果。以下是 main.py 的主要功能模块：

import argparse
from utils.feature_extraction import extract_features
from utils.sliding_window import search_windows
from utils.heatmap import apply_heatmap
from models.svm_model import SVMModel
from config.config_loader import load_config

def main(args):
    config = load_config(args.config)
    model = SVMModel(config)
    features = extract_features(config)
    windows = search_windows(features, config)
    heatmap = apply_heatmap(windows, config)
    # 其他处理逻辑...

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Vehicle Detection")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="config/config.yaml", help="Path to the configuration file")
    args = parser.parse_args()
    main(args)

• argparse: 用于解析命令行参数。
• utils.feature_extraction: 提取图像特征。
• utils.sliding_window: 实现滑动窗口搜索。
• utils.heatmap: 生成热图以辅助检测。
• models.svm_model: 加载和使用 SVM 模型。
• config.config_loader: 加载配置文件。

3. 项目的配置文件介绍

config/config.yaml 是项目的主要配置文件，包含各种参数设置，如模型路径、数据路径、特征提取参数等。以下是配置文件的一个示例：

model_path: "models/svm_model.pkl"
data_path: "data/"
color_space: "RGB"
orient: 9
pix_per_cell: 8
cell_per_block: 2
hog_channel: "ALL"
spatial_size: [32, 32]
hist_bins: 32
threshold: 1.5

• model_path: 模型文件路径。
• data_path: 数据集路径。
• color_space: 颜色空间设置。
• orient: HOG 特征的方向数。
• pix_per_cell: 每个单元格的像素数。
• cell_per_block: 每个块的单元格数。
• hog_channel: 使用的 HOG 通道。
• spatial_size: 空间特征的大小。
• hist_bins: 颜色直方图的 bin 数。
• threshold: 热图阈值。

通过以上配置文件，用户可以灵活调整项目参数，以适应不同的数据集和需求。