得到的HOG为1*144大小的Mat类型的数据。由于下一步SVM训练中,送入SVM的训练数据为Mat类型的矩阵,其中每一行表示一个训练数据,故SVM训练数据Mat大小为n*144,n表示训练集数量。因此,需要先创建一个n*144的Mat类型数据,然后将每个图像的HOG特征复制到刚才产生的Mat数据,每个图像的HOG特征为刚才产生的Mat数据的一行。
首先提取测试集中每个图像的HOG特征,然后将特征送入SVM分类模型进行预测并统计出模型的准确率。 defEvaluateSVM(model,samples,labels):predictions=SVMPredict(model,samples)accuracy=(labels==predictions).mean()print('Accuracy: %.2f %%' % (accuracy*100)) confusion = np.zeros((10, 10), np....
svm_model.save('svm.xml') hog.save('hog_descriptor.xml') 测试模型 模型训练好以后,我们可以在测试集上测试一下模型的准确率。首先提取测试集中每个图像的HOG特征,然后将特征送入SVM分类模型进行预测并统计出模型的准确率。 def EvaluateSVM(model, samples, labels): predictions = SVMPredict(model, samples...
svm->setP(0.1); // for EPSILON_SVR, epsilon in loss function? svm->setC(0.01); // From paper, soft classifier svm->setType(SVM::EPS_SVR); // C_SVC; // EPSILON_SVR; // may be also NU_SVR; // do regression task svm->train(train_data, ROW_SAMPLE, Mat(labels)); clog <<...
HOG+SVM+INRIAPerson数据集代码 #include <iostream>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/ml/ml.hpp>//#include <opencv2/gpu/gpu.hpp>#include <fstream>#include<iomanip>#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include"opencv2/objdetect/objdetect.hpp"...
c语言版本opencv3/4 利用svm+hog训练自己的数据集——仪表盘的检测 项目背景:最近在做一个机器人巡检仪表盘的项目,需要识别众多的仪表盘并读数。因此需要用svm识别出表盘大体位置再进行摆盘示数的识别。 2020.10.25更新 改进思路 性能——将图片缩放到400*300时,耗时为:789毫秒 1、为了降低耗时,可以将图片转换...
本文将带大家用经典的提取HOG特征+SVM分类方法来实现手写数字识别。 下载数据集 手写数字识别数据集采用的是MNIST数据集,该数据集可以从官方网站上下载:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/,也可以从格物钛的网站上下载:https://gas.graviti.cn/dataset/data-decorators/MNIST。数据集包括以下4个压缩文件: train-...
(2).基于统计学习的方法:这也是目前行人检测最常用的方法,根据大量的样本构建行人检测分类器。提取的特征主要有目标的灰度、边缘、纹理、颜色、梯度直方图等信息。分类器主要包括神经网络、SVM、adaboost以及现在被计算机视觉视为宠儿的深度学习。 Caltech行人数据库:http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Ca...
为了说明这一点,此示例展示了如何使用 HOG(定向梯度直方图)特征和多类 SVM(支持向量机)分类器对数字进行分类。这种类型的分类通常用于许多光学字符识别 (OCR) 应用程序。 二、数字数据集 合成数字图像用于训练。每个训练图像都包含一个被其他数字包围的数字,这模仿了数字通常一起看到的方式。使用合成图像很方便,它可...
代码运行的结果是在指定的文件夹下分别创建训练集、测试集和验证集文件夹,并且每个文件夹下包含了JPEGImages和Annotations两个子文件夹来存放结果。 到这里用于目标检测的数据集已经准备好了。下面我们介绍整个检测模型的框架。 检测框架 本文用的检测思路非常直观,总的来讲分为候选区域提取、HOG特征提取和SVM分类。