hog和svm原理 Hog和svm都是计算机视觉中常用的算法,Hog是一种特征提取方法,用于检测图像中的物体,而svm则是一种分类器,用于将物体分类。 Hog算法通过计算图像中每个像素点的梯度方向和大小,然后将图像划分为若干个小的块,计算每个块中梯度的直方图,最后将所有块中的直方图拼接起来作为特征向量,用于物体检测。Hog算法...
opencv附带一个预训练的 HOG + 线性 SVM 模型,可用于在图像和视频流中执行行人检测 首先,使用cv2.HOGDescriptor()实例化HOG特征描述符类;然后再用cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()静态函数获取行人检测训练的分类器的系数x;再之后将系数x传入cv2.HOGDescriptor.setSVMDetector()函数,用于激活默认的SVM分类...
SVM就是支持向量机,它在做线性二分类问题上有着很突出的性能优势,当然在其他方面也是一样,这也要配合于核函数,可以说核函数在机器学习里面十分的重要和强大。 SVM就是找到一个分界面把两类数据能够分离开来,然后使得两边最靠近的点的距离最大。 函数间隔y(wx+b):|wx+b|表示点x距离超平面的远近,wx+b的符号与...
在opencv中训练完模型后,可将SVM模型保存为xml文件,可以在实时性应用中通过C++接口调用参数文件,进行实时推断。 SVM继承自StatModel和Algorithm类。在opencv中使用SVM的一般流程如下: 创建模型 语法:cv2.ml.SVM_create()--->retval 作用:创建一个空模型。 配置参数 表格参考自:SVM参数设置总结(参考源码ml.hpp) - ...
SVM分类器原理就是取超平面,令不同类别间的特征距离最大化从而实现分类效果[8]。如图3所示,分类间隔宽度越宽(即最大化),训练集的局部干扰所引起的影响越低。因此可以认为最后一种分类方式的泛化性能和通用性是最佳的。 图3 SVM分类器训练示意图 SVM的模型可以表述为 ...
SVM: (Support Vector Machine)指的是支持向量机,是常见的一种判别方法。在行人检测中可以用作区分行人和非行人的分类器。 hog的使用:https://blog.csdn.net/zhazhiqiang/article/details/21047207 没有深究原理,大概知道要干嘛,以后懂原理再来补充吧
HOG+SVM工作流程: HOG+SVM工作流程图 2. HOG特征原理 2.1 图像预处理 预处理包括灰度化和Gamma变换。灰度处理是可选操作,方便计算梯度图。Gamma矫正是为了调节图像对比度,减少光照对图像的影响。 代码: import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt ...
SVM(支持向量机) 使用支持向量机判断候选框中是否有物品,支持向量机的输入为组合成向量的HoG特征,输出为是否是待检测物品。 代码实践 代码语言:javascript 复制 importcv2 defdetectFaces(img):hog=cv2.HOGDescriptor()ifimg.ndim==3:gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)else:gray=img ...
一种基于HOG+SVM的行人检测算法 在先进驾驶辅助系统中, 基于视觉的行人检测只能对摄像头视野范围内的无遮挡行人进行检测, 并且易受天气的影响, 在极端天气下无法工作。针对视觉检测的缺陷, 提出了一种利用超宽带(Ultra Wideband,UWB)通信模块检测行人位置信息的方法, 并对其进行卡尔曼滤波以减小误差, 同时将得到...