检测框架为经典的滑动窗口法,即在位置空间和尺度空间遍历搜索检测。 原始图像打完补丁后就直接用固定的窗口在图像中移动,计算检测窗口下的梯度,形成描述子向量,然后就直接SVM了 二、opencv实现的code 代码语言:javascript 复制 #include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/...
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...
块标准化:将相邻的单元格组合成块(block),并对每个块内的直方图进行归一化。 4.3 SVM SVM试图找到一个超平面,使得两类样本之间的间隔最大化。对于线性可分的情况,SVM寻找一个决策边界w⊤x+b=0,其中w是法向量,b是偏置项。 整个算法流程图如下图所示:...
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...
传统图像分类检测算法通常包括以下几种: 支持向量机(SVM):SVM是一种监督学习算法,用于二分类和多分类问题。它通过找到一个最优超平面来将不同类别的数据分开。 k最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN):KNN是一种简单有效的非参数算法。对于一个未知样本,KNN通过计算其与训练集中最近的k个样本的距离,然后根据这些近邻样本...
HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取算法,是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法,对象局部的变形与光照影响有很好的稳定性,最初是用HOG特征来来识别人像,通过HOG特征提取+SVM训练,可以得到很好的效果,OpenCV已经有了。HOG特征...
对于一张有待检测目标(人头)的图片,我们先用滑动窗口选取图片上的某一块区域,利用opencv提取该区域的hog特征,将特征向量输入svm中,利用svm进行分类,判别是否是待检测目标(人头)。 本文附的代码是人头检测代码,就以人头检测为例 1、Hog特征提取 方向梯度直方图(hog)也不是什么新的算法了,而且在opencv中,也有对应的...
一种基于HOG+SVM的行人检测算法 在先进驾驶辅助系统中, 基于视觉的行人检测只能对摄像头视野范围内的无遮挡行人进行检测, 并且易受天气的影响, 在极端天气下无法工作。针对视觉检测的缺陷, 提出了一种利用超宽带(Ultra Wideband,UWB)通信模块检测行人位置信息的方法, 并对其进行卡尔曼滤波以减小误差, 同时将得到...
Hog和SVM是计算机视觉领域中常用的两种算法,用于目标检测和分类。Hog算法是一种特征提取算法,可以将图像中的目标物体转换为特征向量,从而方便后续的分类操作。Hog算法的核心是计算图像中每个像素点的梯度,然后将这些梯度按照一定的规则组合成特征向量。SVM算法则是一种分类器,可以将Hog算法提取出来的特征向量进行分类,从而...