HOG特征是一种用于图像识别和目标检测的特征描述方法,全称为Histogram of Oriented Gradients。它通过计算图像中局部区域的梯度方向直方图来表示图像的特征。HOG特征在计算机视觉领域中被广泛应用于行人检测、人脸识别、物体识别等任务。 HOG特征的分类方法之一是使用支持向量机(SVM)。SVM是一种常见的机器学习算法,用于二分...
MSER区域定义为在一定范围内,即使阈值变化也不会发生分裂或合并的区域。 4.2 HOG特征提取 HOG特征是一种广泛应用于物体检测领域的特征描述符。它通过计算图像中小区域(称为cell)的梯度直方图来捕捉局部纹理信息,这些信息对于识别特定物体非常有用。 HOG特征提取包括以下步骤: 图像归一化:将图像缩放到固定大小。 梯度计...
特征计算完成后,将所有block特征组合为一个向量,该向量即为后端SVM的输入。 SVM(支持向量机) 使用支持向量机判断候选框中是否有物品,支持向量机的输入为组合成向量的HoG特征,输出为是否是待检测物品。 代码实践 代码语言:javascript 复制 importcv2 defdetectFaces(img):hog=cv2.HOGDescriptor()ifimg.ndim==3:gray=...
使用OpenCV预训练SVM行人HOG特征分类器实现多尺度行人检测的代码如下: importcv2ascv if__name__=='__main__': src=cv.imread("D:/images/pedestrian.png") cv.imshow("input",src) hog=cv.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) #Detectpeopleintheimage (rects...
在2005年CVPR上,来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出利用Hog进行特征提取,利用线性SVM作为分类器,从而实现行人检测。而这两位也通过大量的测试发现,Hog+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来,虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法,但基本都以该算法为基础框架。因此,Hog...
HoG特征提取:从滑动框中提取出的子图中提取HoG特征 支持向量机(SVM):以子图的HoG特征为输入,判断该子图中是否有物品 HoG特征 该系统的最大贡献为提出基于梯度的HoG(locally normalized Histogram of Oriented Gradient)特征,该特征的计算流程分为5步,分别如下所示: ...
图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征 一、HOG特征 1、HOG特征: 即局部归一化的梯度方向直方图,是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。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...
%% 用hog特征对图像进行多分类,svm训练,1 VS 1 %% 1 数据集,包括训练的和测试的 (注意自己图片存放路径,附录我给出示例下载图片链接) imdsTrain = imageDatastore('train_images',... 'IncludeSubfolders',true,... 'LabelSource','foldernames'); ...
本文主要讲如何通过HOG特征和SVM分类器实现部分交通标志的检测。由于能力有限,本文的检测思路很简单,主要是用来自己练习编程用,也顺便发布出来供需要的人参考。本项目完整的代码可以在我的github上下载:traffic-sign-detection。博客或代码中遇到的任何问题,欢迎指出,希望能相互学习。废话不多说了,下面就来一步步介绍我的...
本章内容: 1. HOG特征描述符计算 2. opencv系统默认 hog + svm行人检测 输出结果 代码 #include <ostream> #include <opencv.hpp>... 查看原文 OpenCV头文件认知 OpenCV的程序中,#include<opencv2/opencv.hpp>;头文件中定义如下(部分显示): 通过观察代码可知,opencv.hpp中已经包含了OpenCV各模块的头文件,所以...