当然,我可以帮助你理解如何使用HOG特征和支持向量机(SVM)进行图像分类。下面我将分点详细说明,并提供必要的代码片段。 1. 提取图像特征:使用HOG算法从图像中提取特征 HOG(Histogram of Oriented Gradients,方向梯度直方图)是一种用于图像处理的特征描述符,广泛应用于图像识别和物体检测中。 在Python中,你可以使用scikit...
传统图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。本文也是从这四点出发进行行文,以期了解传统图像识别技术、掌握hog特征提取和svm分类器。 笔者的运行环境:python3.7+pycharm+opencv4.6,全文代码均可运行。 1. 图像信息获取 简单理解就是把一幅图像转换成适合输入计算机和数字设备...
SVM具有以下特点: 可以处理高维特征空间,并且在处理高维数据时表现良好。 通过引入核函数,可以将低维非线性可分问题映射到高维空间进行线性分类,从而提高分类准确率。 SVM具有较强的鲁棒性,对于一些噪声和异常值具有一定的容忍度。 在训练过程中,SVM只使用支持向量,大大减少了存储和计算开销。 SVM的应用包括图像分类、...
SVM(Support Vector Machine)是一种常见的监督学习算法,广泛应用于模式分类和回归任务中。 SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的样本点在特征空间中尽可能地分开。超平面可以被看作是一个决策边界,用于对新的未标记数据进行分类。SVM通过选择支持向量(距离超平面最近的训练样本点)来确定分类边界,从而实现对样...
基于Python的HOG+SVM的行人识别 一、HOG特征提取原理 首先先讲一下HOG是什么和HOG特征提取的步骤吧。 首先HOG就是梯度方向直方图 (Histogram of Oriented Gradient, HOG) ,HOG 特征是直接将图像像素点的方向梯度作为图像特征,包括梯度大小和方向。说实话在我自己看来的话,其实HOG有点像边缘提取把一个物体的轮廓可以...
大家都说HOG+SVM是在行人检测中很合拍的一对。至于为啥,我也讲不清楚。我猜想这么合拍的一对应用在图片分类上效果应该也不错吧,事实证明确实还行,速度挺快,分类正确率还行。我用的数据集是http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html。图片特征HOG的提取过程,本文不做讲解,很多博客也肯定比我讲得清楚。那我...
对于一张有待检测目标(人头)的图片,我们先用滑动窗口选取图片上的某一块区域,利用opencv提取该区域的hog特征,将特征向量输入svm中,利用svm进行分类,判别是否是待检测目标(人头)。 本文附的代码是人头检测代码,就以人头检测为例 1、Hog特征提取 方向梯度直方图(hog)也不是什么新的算法了,而且在opencv中,也有对应的...
使用HOG(Histogram of Oriented Gradients)描述符和SVM(Support Vector Machine)进行行人检测是一种常见的计算机视觉任务。下面是一个使用Python和OpenCV库实现行人检测的示例代码: 代码语言:javascript 复制 importcv2 # 加载HOG描述符和预训练的SVM模型 hog=cv2.HOGDescriptor()hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescr...
HOG特征目标检测python 简介 HOG(Histogram of Oriented Gridients的简写)特征检测算法,最早是由法国研究员Dalal等在CVPR-2005上提出来的,一种解决人体目标检测的图像描述子,是一种用于表征图像局部梯度方向和梯度强度分布特性的描述符。其主要思想是:在边缘具体位置未知的情况下,边缘方向的分布也可以很好的表示行人目标...
python实现HOG+SVM 龙总关注IP属地: 黑龙江 0.652017.05.26 13:58:24字数117阅读11,006 该程序可以在gitHub上找到 https://github.com/yjl9122/object-detector-master.git主函数为#!/usr/bin/python import os # Link to the UIUC Car Database # http://l2r.cs.uiuc.edu/~cogcomp/Data/Car/CarData....