得到的HOG为1*144大小的Mat类型的数据。由于下一步SVM训练中,送入SVM的训练数据为Mat类型的矩阵,其中每一行表示一个训练数据,故SVM训练数据Mat大小为n*144,n表示训练集数量。因此,需要先创建一个n*144的Mat类型数据,然后将每个图像的HOG特征复制到刚才产生的Mat数据,每个图像的HOG特征为刚才产生的Mat数据的一行。
svm->setKernel(SVM::LINEAR); //采用线性核函,其他的sigmoid 和RBF 可自行设置,其值由0-5。 svm->setNu(0.5); svm->setP(0.1); // for EPSILON_SVR, epsilon in loss function? svm->setC(0.01); // From paper, soft classifier svm->setType(SVM::EPS_SVR); // C_SVC; // EPSILON_SVR...
1 数据集构造 首先要给数据打上标签。我用的方法是在有人头的图片上截取人头部分,然后构造人头正样本数据集和没有人头的负样本数据集(样本数量相当最好)。 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。...
如此,变得到了一个分类器,利用该分类器,直接替换opencv中行人检测默认的那个分类器(cv::HOGDescriptor::setSVMDetector()),就可以利用你的训练样本训练出来的分类器进行行人检测了。 ***/ vector< float > hog_detector; get_svm_detector(svm, hog_detector); hog.setSVMDetector(hog_detector); vector< Rect...
于是,我们得到了一个初始的检测器。SVM 的支撑矢量个数大概在 1000 ~ 3000 个不等。 2.2 Bootstrap 训练 初始检测器是一个非常非常差的检测器,所以千万不要试图一次训练后就直接拿来用。我们需要新一轮 bootstrap 训练。 所谓Bootstrap 训练,就是用初始检测器在训练数据集中进行检测,搜集所有的误检,将它们作为...
数据集:minst 训练数据:60000张 测试数据:10000张 输出模型:HOG_SVM_DATA.xml 数据准备 train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels (28881 bytes) t10k-images-idx3-ubyte.gz: test set images (1648877 bytes) ...
首先,我们拿一张白纸写上一些数字,然后用图像处理的方法将纸上的每个数字的区域提取出来,再执行前文所述的提取HOG特征+SVM分类的识别流程。下面是我的一些测试结果: 从上图中可以看到,前面从这几列的识别准确率还是比较高的,但是这列数字全部识别成了7,可能是我写的数字“9”与训练集中的数字7更相似而与数字9...
我们采用支持向量机(SVM)作为分类器策略。图像数据集共包括8792个含车辆的图片和8968个不含车辆的图片。为了减小训练误差,在将原始特征输入分类器前,我们用scaler函数对其进行转换处理。 代码语言:javascript 复制 # Feature Extraction...forimginvehicle_imgs:vehicles_features.append(source.features(img))forimginnon...
svm_model.save('svm.xml') hog.save('hog_descriptor.xml') 1 2登录后即可复制 测试模型 模型训练好以后,我们可以在测试集上测试一下模型的准确率。首先提取测试集中每个图像的HOG特征,然后将特征送入SVM分类模型进行预测并统计出模型的准确率。 def EvaluateSVM(model, samples, labels): predictions = SVMPr...
数据集在datasets文件夹下 运行01train.py即可训练 训练结束后会保存模型在本地 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: 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...