1、2005年CVPR论文,使用HOG+SVM做行人检测: 2、自带OpenCV官方属性的Satya 文章: HOG(Histogram of Oriented Gradients) HOG直译过来就是方向梯度直方图法,是一种特征值检测的方式。它主要是利用了图片中特征点的梯度信息作为特征值,可以用来做行人、一些物品的检测。 作为一名严谨的理工男,当然是要先扣题目字眼。
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 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出,目前的版本(soft margin)是由 Corinna Cortes 和 Vapnik 在1993年提出,并在1995年发表。深度学习(2012)出现之前,SVM 被认为机器学习中近十几年来最成功,表现最好的算法。 其算法步骤大致如下: 假设存在一个超平面 ,表示每个样本点到平...
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直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究院Dalal...
OpenCV实战【2】HOG+SVM实现行人检测 HOG是什么? 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。
传统图像分类检测算法通常包括以下几种: 支持向量机(SVM):SVM是一种监督学习算法,用于二分类和多分类问题。它通过找到一个最优超平面来将不同类别的数据分开。 k最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN):KNN是一种简单有效的非参数算法。对于一个未知样本,KNN通过计算其与训练集中最近的k个样本的距离,然后根据这些近邻样本...
目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征 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。
使用OpenCv进行行人检测的主要思想: HOG + SVM HOG: 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。HOG特征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. SVM: (Support Vector Machine)指的是支持向量机,是常见的一种判别方法。在...
OpenCV中的SVM+HOG,检测的尺寸一共有2种,一种是64 * 128,一种是64 * 64。这里我选择64 * 128的尺寸。 我要识别的是蒙牛牛奶盒 图片.png 我相信我绝对是全世界第一个做牛奶盒识别的,哈哈哈哈哈 首先是正样本:各种背景里有一个要识别的物体,如下图所示。