2 设置svm参数 有了上面的数据集,我们根据第1 节的hog特征提取方法就获得了svm的训练对象,hog特征向量。下面就是设置一些基本参数,丢svm里面训练就是了。具体参数我代码里都给出来了,你可以自己调节一些参数,了解他们的特性。 下面这个链接的116-121页就是关于svm的使用例子,只要将里面的词袋特征提取改为hog即可(...
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分类器;最后使用cv2.HOGDescriptor.detectMultiScale()函数实现行人检测,它返回检测到的对象的...
HOG特征描述子维度相对较低,便于快速计算和存储。 在目标检测领域,HOG特征通常与机器学习算法(例如支持向量机)结合使用,通过训练模型来识别图像中的目标。HOG特征在人体检测方面表现良好,尤其在行人检测上应用广泛,并为其他目标检测任务提供了一种有效的特征表示方法。 SVM(Support Vector Machine)是一种常见的监督学习...
在目标检测领域,HOG特征通常与机器学习算法(例如支持向量机)结合使用,通过训练模型来识别图像中的目标。HOG特征在人体检测方面表现良好,尤其在行人检测上应用广泛,并为其他目标检测任务提供了一种有效的特征表示方法。 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...
下面简述一下利用HoG + SVM 实现目标检测的简要步骤 Step1:获取正样本集并用hog计算特征得到hog特征描述子。例如进行行人检测,可用IRINA等行人样本集,提取出行人的描述子。 Step2:获取负样本集并用hog计算特征得到hog特征描述子。 负样本图像可用不含检测目标的图像随机剪裁得到。 通常负样本数量要远远大于正样本数目...
目标检测 将检测窗口中的所有块的HOG描述子组合起来就形成了最终的特征向量,然后使用SVM分类器进行行人检测。下图描述了特征提取和目标检测流程。检测窗口划分为重叠的块,对这些块计算HOG描述子,形成的特征向量放到线性SVM中进行目标/非目标的二分类。检测窗口在整个图像的所有位置和尺度上进行扫描,并对输出的金字塔进行...
苹果检测HOG+SVM级联模块卷积神经网络针对传统算法在自然环境下对小果实目标识别能力差,检测模型识别精度低的问题,提出了一种基于改进方向梯度直方图(HOG)和支持向量机(SVM)的苹果检测算法.该方法采用HOG算法提取苹果目标形状以及纹理的浅层特征,在特征提取部分加入Focus+CSP级联模块进行深层特征提取.同时引入特征金字塔(FPN...
SVM是一个高维度的分类器,全称支持向量机,是一种结构化风险较低的分类器,也是目前研究领域较为热门的分类器。我们关注的焦点不是如何实现他们,而是如何在开发中正确有效的使用他们。从总体上,可以将方案分为四大部分,一是分类器的训练;二是目标疑似区提取,即检测部分;三是使用分类器进行虚警踢除,即识别部分;四是...
要使用HOG与SVM实现行人检测，您可以遵循以下步骤：1.收集并准备训练数据集：这个步骤是收集足够多的行...
CNN、HOG+SVM、YOLO都可以用来实现目标检测。() 参考答案: 对点击查看答案 广告位招租 联系QQ:5245112(WX同号) 你可能感兴趣的试题 不定项选择 半夏有毒,外形圆且白,中毒后生姜可解毒。 A.正确 B.错误 点击查看答案 问答题 请编制药用过滤、洗涤、干燥机的维护保养规程 点击查看答案 单项选择题左...