语法:cv2.ml.SVM_create()--->retval 作用:创建一个空模型。 配置参数 表格参考自:SVM参数设置总结(参考源码ml.hpp) - 夕西行 - 博客园 setType(val)---> None val = cv2.ml.SVM_C_SVC,即数100。C-支持向量分类。n级分类(n≥ 2) 允许使用异常值的惩罚乘数 C 不完全地分离类。 val = cv2.ml.S...
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...
并用HOG计算特征得到HOG特征描述子;获取负样本集,并用HOG计算特征得到HOG特征描述子;由于在外场采集中会采集到不少只含背景环境而不含目标的红外图像,本文通过对此类图像进行随机裁剪来形成负样本集(见图6),并利用正负样本来训练SVM模型;利用训练完成的模型对训练集的负样本进行难分负样本的检测,若检测结果为错误,...
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。
三、结合HOG+SVM实现人脸检测 (1)收集正样本:集结目标对象的各式图像样本,包括不同视角、尺寸、背景的图像。 (2)收集负样本:集结无目标对象的各式图像样本,若有找到相近的对象则更佳,可以增加辨识准确度。 (3)使用以上采集到的正负样本与分类算法训练二分类模型,采用SVM算法,判断对象中是否包含目标对象。 (4)扫描...
使用HOG(Histogram of Oriented Gradients)描述符和SVM(Support Vector Machine)进行行人检测是一种常见的计算机视觉任务。下面是一个使用Python和OpenCV库实现行人检测的示例代码: 代码语言:javascript 复制 importcv2 # 加载HOG描述符和预训练的SVM模型 hog=cv2.HOGDescriptor()hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescr...
一、HOG+SVM模型 1、HOG描述子的计算过程 输入图像image: 1)灰度化( 将图像看做一个x,y,z(灰度)的三维图像); 2)采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化(归一化);目的是调节图像的对比度,降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响,同时可以抑制噪音的干扰; ...
这里只是用到了HOG的识别模块,OpenCV把HOG包的内容比较多,既有HOG的特征提取,也有结合SVM的识别,这里的识别只有检测部分,OpenCV提供默认模型,如果使用新的模型,需要重新训练。 三、如何降低行人检测误识率 本节转载于:机器视觉学习笔记(3)–如何降低行人检测误识率 ...
SVM是一种机器学习算法,它能够通过训练集学习到一个分类模型,然后利用该模型对新样本进行分类。在HOG+SVM中,SVM用于对提取的HOG特征进行分类,判断图像中是否存在目标物体。 HOG+SVM在目标检测领域具有广泛的应用。例如,人脸检测、行人检测、车辆检测等都可以利用HOG+SVM方法实现。它们在图像处理、视频监控、自动驾驶等...
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。 defEvaluateSVM(model,samples,labels):predictions=SVMPredict(mod...