char**argv){Mat img;vector<Rect>found;img=imread(argv[1]);if(argc!=2||!img.data){printf("没有图片\n");return-1;}HOGDescriptor defaultHog;defaultHog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());//进行检测d
fd, hog_image = feature.hog(runner_copy, orientations=9, pixels_per_cell=(10,10), cells_per_block=(2,2), visualize=True, multichannel=True)# 重新缩放直方图以获得更好的显示效果hog_image_rescaled = exposure.rescale_intensity(hog_image, in_range=(0,10)) combined = np.hstack((hog_image...
3、开始训练: #include<iostream>#include<opencv.hpp>#include<string>#include<fstream>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp>#include<opencv2/ml/ml.hpp>//参考:https://www.cnblogs.com/xuanyuyt/p/6405944.htmlusingnamespa...
opencv附带一个预训练的 HOG + 线性 SVM 模型,可用于在图像和视频流中执行行人检测 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...
C++ OpenCV SVM实战Kindle检测(二)---目标检测 代码实现 01 新建SVM识别项目 我们新建一个opencv-svm的项目,然后在源文件中新建一个svmpredict.cpp文件。 02 定义参数 程序开始时,我们加入了训练文件的定义位置,还有在opencv-svmtrain项目中的那个hog_deal的方法。
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,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究...
c语言版本opencv3/4 利用svm+hog训练自己的数据集——仪表盘的检测 项目背景:最近在做一个机器人巡检仪表盘的项目,需要识别众多的仪表盘并读数。因此需要用svm识别出表盘大体位置再进行摆盘示数的识别。 2020.10.25更新 改进思路 性能——将图片缩放到400*300时,耗时为:789毫秒 1、为了降低耗时,可以将图片转换...
模型优化:可以尝试不同的SVM参数(如kernel, C, gamma)或使用不同的机器学习算法。 特征提取:对于复杂图像,考虑使用HOG(方向梯度直方图)、SIFT(尺度不变特征变换)等特征提取方法。 集成学习:将多个模型的预测结果进行组合,提高整体性能。 结语 通过本文,我们了解了如何使用OpenCV和SVM实现一个基本的手写体数字识别系统...
1、2005年CVPR论文,使用HOG+SVM做行人检测: 2、自带OpenCV官方属性的Satya 文章: HOG(Histogram of Oriented Gradients) HOG直译过来就是方向梯度直方图法,是一种特征值检测的方式。它主要是利用了图片中特征点的梯度信息作为特征值,可以用来做行人、一些物品的检测。 作为一名严谨的理工男,当然是要先扣题目字眼。
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...