具有HOG特征的两类svm分类 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...
HoG 的全称是 Histogram of Oriented Gradient, 直译过来也就是梯度方向直方图。 就是计算各像素的梯度方向,统计成为直方图来作为特征表示目标。 下面简述一下利用HoG + SVM 实现目标检测的简要步骤 Step1:获取正样本集并用hog计算特征得到hog特征描述子。例如进行行人检测,可用IRINA等行人样本集,提取出行人的描述子。
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=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)else:gray=img faces,_=hog.detect...
1、总体设计HOG是一个图像的特征,全称梯度方向直方图,是使用图像局部梯度对图像进行描述的一种方式。SVM是一个高维度的分类器,全称支持向量机,是一种结构化风险较低的分类器,也是目前研究领域较为热门的分类器。我们关注的焦点不是如何实现他们,而是如何在开发中正确有效的使用他们。从总体上,可以将方案分为四大部分...
SVM分类器全称为Support Vector Machine,是一种常用的分类算法,它通过寻找一个最优的超平面来实现对样本的分类。SVM分类器在行人检测中也取得了良好的效果,但对于样本的不平衡和噪声干扰等问题仍然存在一定的局限性。研究者们也提出了不少改进方法,如设计不同的核函数、引入类别权重进行训练等。 三、方法 本文提出了...
其中包括对图像进行Gamma normalization/gradient的计算方法/cell大小/block大小/bin大小/不同的SVM等作了对比实验。 2.我的感想 我很佩服作者提出的HOG这个想法。作者会想到对于行人检测来说,图像梯度是一个很重要的信息。利用图像梯度,就可以只关注边角信息,以此勾勒出的人的模样还是可以分辨出来。 同时,作者的实验...
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写叙述子。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。须要提醒的是，HOG+SVM进行行人...
lin_clf 就是 SVM模型,使用 fit 方法训练,稍等几秒就训练完了。下面就用我喜欢的知名舞见=咬人猫=的照片来测试一下吧,就是题图。 测试代码是: miao = cv2.imread('miao2.jpg') miao = cv2.resize(miao, (64,128)) miao = cv2.cvtColor(miao, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ...
HOG全称:Histogram of oriented gradient,中文名定向梯度直方图,常用于目标检测的特征提取过程中,用作特征描述符。该描述符可以呈现出像素的梯度方向的分布,配合SVM(linear support vector machine)等分类器在行人检测的实践应用中效果良好。 HOG的计算流程共分三步: ...