OpenCV实战【2】HOG+SVM实现行人检测 HOG是什么? 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。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。 HOG vs SIFT SIFT :对特征点...
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。 2.2 HOG特征提取的方法 灰度化; 采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化(归一化),目的是调节图像的对比度,降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响,同时可以抑制噪...
opencv documents的解释是特征到SVM超平面的距离的阈值(Threshold for the distance between features and SVM classifying plane) 所以说这个参数可能是控制HOG特征与SVM最优超平面间的最大距离,当距离小于阈值时则判定为目标。 4.winStride(可选) HoG检测窗口移动时的步长(水平及竖直)。 winStride和scale都是比较重要...
正在做一个手写数字识别的脚本,使用HOG特征提取和SVM分类器,发现使用同一份训练集,使用其中700份样本比只使用其300份样本训练出来的模型识别准确…显示全部 关注者2 被浏览113 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享
在大多数实际应用中,HOG与线性SVM结合使用以执行目标检测。HOG被如此大量利用的原因是因为可以使用局部强度梯度的分布来表征局部物体外观和形状。实际上,这些是我们在Gradients课程中学到的完全类似的图像梯度,但是现在我们将采用这些图像梯度并将它们转换为强大的图像描述符。
你可以将提取的HOG特征与其他特征进行组合,例如使用支持向量机(SVM)进行图像分类。 通过以上问题和回答,我们了解了Matlab中的`extractHOGFeatures`函数及其用法。该函数可以方便地提取图像中的HOG特征,并为后续的图像处理任务提供有用的特征描述。希望这篇文章对你理解`extractHOGFeatures`函数有所帮助!
求翻译:Tiling the detection window with a dense (in fact, overlapping) grid of HOG descriptors and using the combined feature vector in a conventional SVM是什么意思?待解决 悬赏分:1 - 离问题结束还有 Tiling the detection window with a dense (in fact, overlapping) grid of HOG descriptors and ...
在大多数实际应用中,HOG与线性SVM结合使用以执行目标检测。HOG被如此大量利用的原因是因为可以使用局部强度梯度的分布来表征局部物体外观和形状。实际上,这些是我们在Gradients课程中学到的完全类似的图像梯度,但是现在我们将采用这些图像梯度并将它们转换为强大的图像描述符。
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。 2.2 HOG特征提取的方法 灰度化; 采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化(归一化),目的是调节图像的对比度,降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响,同时可以抑制噪...