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; // may be also NU_SVR; // do regression task svm->train(train_data, ROW_SAMPLE, Mat(labels)); clog <<...
数据集是INRIA 数据集,该数据集使用了软链接,需要在Linux系统或者wsl(适用于Windows的Linux的子系统)下解压。该数据集中训练集有正样本 614 张(包含 1237个行人),负样本 1218张;测试集有正样本 288张(包含 589个行人),负样本 453张。[更详细的介绍可以看这里。](【计算机视觉】INRIA 行人数据集 (INRIA Pers...
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...
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。
任务:做一个简单的分类模型 用HOG+SVM 行人检测 网上自己找开源代码 这个代码CPU可以训练 掌握数据集制作的过程 训练的过程 先不深究算法原理 一、基本介绍 基本思路就是从数据集读入正负样本,提取HOG特征,送入SVM训练。 对数据集的处理包括负样本的提取,正样本的缩放,以及难例的获取。
OpenCV实现了两种类型的基于HOG特征的行人检测,分别是SVM和Cascade,OpenCV自带的级联分类器的文件的位置在“XX\opencv\sources\data\hogcascades”(OpenCV4.x版本可用)。 opencv自带的人数检测文件,所在位置在opencv的安装目录下(下面是我的安装位置): D:\Program Files\opencv\sources\samples\cpp ...
提取训练数据的HOG特征向量... 将数据集分为两部分,900张用于训练,24张用于测试... 训练SVM模型... 输出分类模型的准确率... 该模型的准确率是:99.0 测试分类模型... 测试其他图像... 图片img包含行人 ''' 测试图片集的结果: 测试的其他图片: ...
HOG(HistogramofOriented 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特征提取的大致流程如下: ...
行人检测HOG+SVM:综述、INRIADATA数据集、线性SVM ⾏⼈检测HOG+SVM:综述、INRIADATA数据集、线性SVM ⽬录 1. ⾏⼈检测算法研究综述 参考资料: 要解决的问题:找出图像或视频帧中所有的⾏⼈,包括位置和⼤⼩,⼀般⽤矩形框表⽰。 主要难题: 外观差异⼤,遮挡问题,背景复杂,检测速度。 ⾏⼈...
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...