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 import cv2 # 加载HOG描述符和预训练的SVM模型hog = cv2.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv2.HO...
2 设置svm参数 有了上面的数据集,我们根据第1 节的hog特征提取方法就获得了svm的训练对象,hog特征向量。下面就是设置一些基本参数,丢svm里面训练就是了。具体参数我代码里都给出来了,你可以自己调节一些参数,了解他们的特性。 下面这个链接的116-121页就是关于svm的使用例子,只要将里面的词袋特征提取改为hog即可(...
hog算法python HOG算法实现 查看了一些博客对HOG算子进行代码实现,该算法常和SVM算法相结合,我个人觉得原因在于,该算法可以提取特征。 该特征是利用图像本身的梯度及角度得到的信息,作为输入的矢量,因此有了svm的输入数据,而后根据每张图对应一个 y标签,则有了训练的真实y值。这样根据svm的分类去训练,将可以对某些目...
当然,我可以帮助你理解如何使用HOG特征和支持向量机(SVM)进行图像分类。下面我将分点详细说明,并提供必要的代码片段。 1. 提取图像特征:使用HOG算法从图像中提取特征 HOG(Histogram of Oriented Gradients,方向梯度直方图)是一种用于图像处理的特征描述符,广泛应用于图像识别和物体检测中。 在Python中,你可以使用scikit...
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save(filename[, objname])---将线性 SVM 分类器的 HOGDescriptor 参数和系数保存到文件中。 --->None 代码复现 python defget_hog():winSize = (20,20) blockSize = (8,8) blockStride = (4,4) cellSize = (8,8) nbins =9derivAperture =1# 默认参数winSigma = -1.# 默认参数histogramNormTyp...
HOG特征(代码实现) 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。需要提醒的是,HOG+SVM...
如果你想更深入地了解HOG特征的工作原理,并尝试自己实现基于HOG的人脸检测器,可以使用scikit-image或OpenCV的低级API来提取HOG特征,然后结合SVM(支持向量机)等机器学习算法进行分类。 这里仅简要说明流程: 图像预处理:转换为灰度图,进行归一化等。 HOG特征提取:使用OpenCV或scikit-image的HOG特征提取函数。 训练分类器:...
python实现HOG+SVM 龙总关注IP属地: 重庆 0.652017.05.26 13:58:24字数117阅读11,004 该程序可以在gitHub上找到 https://github.com/yjl9122/object-detector-master.git主函数为#!/usr/bin/python import os # Link to the UIUC Car Database # http://l2r.cs.uiuc.edu/~cogcomp/Data/Car/CarData.tar...
运行01train_SVM.py即可训练 训练结束后会保存模型在weights文件夹下 运行02pyqt.py会有一个可视化的界面,通过点击按钮加载图片识别。 科普相关知识: PyQt 是一个用于开发图形用户界面(GUI)的Python绑定库。它将Qt框架与Python编程语言结合起来,使开发者可以使用Python语言创建功能强大、跨平台的GUI应用程序。 Qt...