教室座位感知

实现教室内座位的自动识别和标注，基于openCV和python 3.5

数据

数据打包压缩在data.z01、data.z02、data.z03分卷中，解压可得到data文件夹。

数据处理

• code/process-raw-data.py将data/raw-data中的初始数据通过人工选取的方式进行正负样本采集。在正样本采集中，用鼠标左键拖取选框框出正样本内容。建议正样本完全充满选框，单击鼠标右键取消；负样本采集则是程序随机选取区域，右键保存。
• code/resize.py可将正负样本数据库中的样本缩放到指定大小。
• code/data-augmentation.py进行数据扩大。这里只实现镜面对称，即扩大两倍。

程序运行

运行code/main.py，进行hog特征抽取、模型训练和保存，以及模型最终验证。可以使用data/test的正负样本验证集验证，也可以用data/test/raw中教室场景验证。程序可实现座位标注和识别。

算法

移植SVM+HOG的经典行人检测算法。大量代码借鉴bikz/object-detector，致谢。