7.//HOG描述子的维数,由图片大小、检测窗口大小、块大小、细胞单元中直方图bin个数决定 8.int DescriptorDim; 9. 10.//从XML文件读取训练好的SVM模型 11.cv::Ptr<cv::ml::SVM> svm = cv::ml::SVM::load("SVM_HOG_C_H0.xml"); 12.
3、目标检测 上面已经训练好了svm,下面就是到了重头戏了——目标检测。 在开头我就说过,利用滑动窗口取区域,然后对取出的区域用svm去predict,为真就代表是人头,那么就在图片对应画方框标注出来就好了。若同一个人头有多个框,则利用非最大抑制取最好的框,详见代码。 向画方框和图片标注这些基本函数,opencv都内置...
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...
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...
SVM,即支持向量机,在结合相关特征描述子之后,在目标识别,如行人识别、汽车识别、人脸识别等领域中有着重要应用。opencv中提供了HOG特征描述子,这种特征提供支持SVM的接口。这不再进行原理性的介绍,直接介绍如何使用opencv进行SVM+HOG训练和检测。 1、svm+hog训练 ...
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。在机器学习领域,是一个有监督的学习模型,通常用来进...
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...
百度文库 期刊文献 会议hog加svm行人检测原理HOG特征结合SVM行人检测原理是通过提取图像的局部特征,使用支持向量机分类器进行训练和分类,以实现对行人目标的检测和识别。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
举个例子，2014年左右给某车厂开发ADAS系统时，主要用的还是HOG+SVM的物体检测，但是后期发现在加入CNN...
svm->setType(SVM::EPS_SVR);//EPS_SVR回归问题;C_SVC分类问题;//训练svm->train(train_data, ROW_SAMPLE, labels);//生成模型,检测窗64*128,滑动块16*16,滑块步长8*8,cell 8*8,cell中梯度方向统计到9个范围(维度)中//参考https://blog.csdn.net/NSSC_K/article/details/88547916HOGDescriptor hog;...