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,也有对应的函数可以直接调用。但是搞研究嘛,就简单了解一下什么是hog特征。 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG) 是一种局部区域描述子,常被用来进行目标检测。hog描述子适合应用在局部目标的表象和形状能够被梯度或边缘方向...
将检测窗口中的所有块的HOG描述子组合起来就形成了最终的特征向量,然后使用SVM分类器进行行人检测。下图描述了特征提取和目标检测流程。检测窗口划分为重叠的块,对这些块计算HOG描述子,形成的特征向量放到线性SVM中进行目标/非目标的二分类。检测窗口在整个图像的所有位置和尺度上进行扫描,并对输出的金字塔进行非极大值...
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...
1.void svm_hog_detect() 2.{ 3.//HOG检测器,用来计算HOG描述子的 4.//检测窗口(48,48),块尺寸(16,16),块步长(8,8),cell尺寸(8,8),直方图bin个数9 5.cv::HOGDescriptor hog(cv::Size(48, 48), cv::Size(16, 16), cv::Size(8, 8), cv::Size(8, 8), 9); ...
我们可以通过组合识别优化检测算法来实现。首先可以通过腿部识别,再在腿部的对应上区域对肩膀至头部位识别,从而降低误识率。 腿部由于走动原因姿态会有变化,所以很难用比较直观的特征去识别,可以用HOG+SVM识别腿部,如图2所示。 图2:腿部识别 肩膀至头部的边缘轮廓类似形状Ω,如图3所示。
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 :对特征点的描述方法 ...
HOG概述 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: ...
使用OpenCv进行行人检测的主要思想: HOG + SVM HOG: 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。HOG特征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. SVM: (Support Vector Machine)指的是支持向量机,是常见的一种判别方法。在...
SVM,即支持向量机,在结合相关特征描述子之后,在目标识别,如行人识别、汽车识别、人脸识别等领域中有着重要应用。opencv中提供了HOG特征描述子,这种特征提供支持SVM的接口。这不再进行原理性的介绍,直接介绍如何使用opencv进行SVM+HOG训练和检测。 1、svm+hog训练 ...
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。