由SVM::getKernelType返回,默认是RBF。 kernelType = cv2.ml.SVM_LINEAR,默认为0。线性内核,速度最快。 kernelType = cv2.ml.SVM_POLY,默认为1。多项式核。 kernelType = cv2.ml.SVM_RBF,默认为2。径向基函数(RBF),大多数情况下是个不错的选择。 kernelType = cv2.ml.SVM_SIGMOID,默认为3。sigmoid核。
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通过选择支持向量(距离超平面最近的训练样本点)来确定分类边界,从而实现对样本的有效分类。 SVM具有以下特点: 可以处理高维特征空间,并且在处理高维数据时表现良好。 通过引入核函数,可以将低维非线性可分问题映射到高维空间进行线性分类,从而提高分类准确率。 SVM具有较强的鲁棒性,对于一些噪声和异常值具有一定的容忍...
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非极大值...
二、SVM简单概述 SVM就是支持向量机,它在做线性二分类问题上有着很突出的性能优势,当然在其他方面也是一样,这也要配合于核函数,可以说核函数在机器学习里面十分的重要和强大。 SVM就是找到一个分界面把两类数据能够分离开来,然后使得两边最靠近的点的距离最大。
SVM具有以下特点: 可以处理高维特征空间,并且在处理高维数据时表现良好。 通过引入核函数,可以将低维非线性可分问题映射到高维空间进行线性分类,从而提高分类准确率。 SVM具有较强的鲁棒性,对于一些噪声和异常值具有一定的容忍度。 在训练过程中,SVM只使用支持向量,大大减少了存储和计算开销。
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...
线性SVM在速度和准确性之间提供了最好的折中方案，比随机森林（快但准确性不够）和非线性SVM（rbf内核...
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 importcv2defdetectFaces(img):hog=cv2.HOGDescriptor()ifimg.ndim==3:gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)else:gray=img ...
4、setSVMDetector 函数 作用:设置线性SVM分类器的系数 5、getDefaultPeopleDetector 函数 (1)作用:获取行人分类器(默认检测窗口大小)的系数(获得3780维检测算子) 6、getPeopleDetector48x96 函数 作用:获取行人分类器(48*96检测窗口大小)的系数 7、getPeopleDetector64x128 函数 ...