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...
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...
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...
kernelType = cv2.ml.SVM_POLY,默认为1。多项式核。 kernelType = cv2.ml.SVM_RBF,默认为2。径向基函数(RBF),大多数情况下是个不错的选择。 kernelType = cv2.ml.SVM_SIGMOID,默认为3。sigmoid核。 kernelType = cv2.ml.SVM_CHI2,默认为4。Chi2核,类似于RBF核。 kernelType = cv2.ml.SVM_INTER,默...
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
特征提取方法(一):HOG原理及OpenCV实现 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)于2005年提出,是一种常用的特征提取方法,HOG+SVM在行人检测中有着优异的效果。 HOG基本思想:在一幅图像中,梯度或边缘的方向密度分布能够很好地描述局部目标区域的特征,HOG正是利用这种思想,对梯度信息做出统计,并生成最后...
HOG特征原理 HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。 它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。
在人体检测中,HOG特征通常与SVM(支持向量机)分类器结合使用。具体步骤如下: 特征提取:对输入图像进行HOG特征提取,得到图像的HOG特征向量。 训练分类器:使用包含人体和非人体样本的数据集训练SVM分类器。 检测人体:将待检测图像的HOG特征向量输入到训练好的SVM分类器中,判断图像中是否包含人体。 实际应用与优势 HOG算...
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 ...