在OpenCV中,hog.compute(...)是一个函数,用于计算图像中的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)。HOG是一种用于目标检测和图像识别的特征描述子。 HOG特征描述子通过计算图像中每个像素点的梯度方向和梯度强度,然后将图像划分为小的区域(cell),统计每个区域内不同方向的梯度强度的分布情况,最后将
//HardExample负样本的文件列表 std:: ifstream finHardExample( "svmtrain_hard.txt" ); //依次读取HardExample负样本图片,生成HOG描述子 for ( int num = 0; num < HardExampleNO && getline(finHardExample, ImgName); num++) { std::cout << "2" << std::endl; std::cout << "Processing:" ...
ImgName = "D:\\DataSet\\HardExample_2400PosINRIA_12000Neg\\" + ImgName;//加上HardExample负样本的路径名 Mat src = imread(ImgName);//读取图片 //resize(src,img,Size(64,128)); vector<float> descriptors;//HOG描述子向量 hog.compute(src,descriptors,Size(8,8));//计算HOG描述子,检测窗口移...
hard_neg_list.append(cv2.resize(hardExample,(64,128))) computeHOGs(hard_neg_list, gradient_lst) [labels.append(-1) for _ in range(len(hard_neg_list))] svm.train(np.array(gradient_lst), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(labels)) # 第四步:保存训练结果 hog.setSVMDetector(get_svm_detecto...
目标检测是计算机视觉中的一个重要应用。OpenCV提供了多种目标检测算法,包括基于Haar特征的检测器、HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征、深度学习方法等。以下是基于Haar级联分类器的目标检测示例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释
将HOG 描述符应用于每个数据样本为,然后就像调用hog.compute一样容易:X = [hog.compute(x) for x in X] 提取完所需的所有特征后,我们应该记住要让gtsrb._extract_features返回数据样本的组合列表,以便可以将它们分为训练和测试集:X = [x.flatten() for x in X] return X 现在,我们终于准备好在预处理的...
1.图像处理基础1.1 数字图像1.1.1 数字图像概念:数字图像:又称数码图像,一幅二维图像可以由一个数组或矩阵表示。数字图像可以理解为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标,而在任意坐标出的值f称为图…
45.//计算HOG描述子,检测窗口移动步长(8,8) 46.hog.compute(image, descriptors, cv::Size(8, 8)); 47. 48.//处理第一个样本时初始化特征向量矩阵和类别矩阵,因为只有知道了特征向量的维数才能初始化特征向量矩阵 49.if (0 == num) 50.{ 51.//HOG描述子的维数 ...
--imageexamples/example_01.png img 第二个人脸识别示例如下: img 识别视频中的人脸 img 现在我们已经将人脸识别应用于图像,让我们也将人脸识别应用于视频(实时)。 重要的性能说明:只有在使用 GPU 时才能实时使用 CNN 面部识别器(您可以将它与 CPU 一起使用,但预计低于 0.5 FPS,这会导致视频断断续续)。
我们今天将在这里使用的基于深度学习的面部嵌入,既高度准确又能够实时执行。 使用OpenCV,Python和深度学习进行人脸识别 我们首先简要讨论基于深度学习的面部识别是如何工作的,包括“深度度量学习”的概念。 然后,我会教你安装执行人脸识别所需的库。 最后,我们将为静态图像和视频流实施人脸识别。 没错,我们的人脸识别...