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...
这里我就得到了HOG描述子,一个n*1的矩阵(numpy-nparray),这样HOG描述子就提取出来了,剩下就随心所欲了,这就是用python-opencv来实现提取HOG描述子 对于上述的路标问题我就是提取每个图片的HOG描述子,然后相互求内积,内积大的就说明两者最相近。 下面是我自己用python实现的HOG特征提取,主要是思路和梯度计算部分需...
计算数据库中每个样本的HOG特征。 使用每个样本的HOG特征以及相应的标签训练多类线性SVM。 将分类器保存在文件中 由于是灰度图(二值化图)不能用图像的直方图来作为图像特征,这里用到了HOG方向梯度直方图,可以说,正合适。 数据集下载地址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 当然,你也可以在线下载 fromsklearn....
HOG特征提取是一种基于图像的特征提取方法,它将图像转换为可用于计算机视觉任务的向量表示。它在目标检测、行人检测和人脸识别等领域有广泛的应用。本文将以Python和OpenCV库为基础,讲解如何使用HOG特征提取算法。 2. HOG特征提取原理简介(300字) HOG特征提取算法是由Navneet Dalal和Bill Triggs在2005年提出的。它基于...
归一化的块描述符叫做HOG描述子feature descriptor。将检测窗口中的所有块的HOG描述子组合成最终的特征向量。然后使用SVM分类器进行目标和非目标的二分类(检测)。...检测窗口在整个图像的所有位置和尺度进行扫描,并对输出的金字塔进行非极大值抑制来检测目标(检测窗口的
人脸检测:在一张图像中判断是否存在人脸并找出人脸所在的位置。 人脸识别:在人脸检测的基础上收集人脸数据集合进行处理保存信息,将输入人脸与保存的信息进行比对校验,得到是否为其中某个人脸。 特征值:以某种特定规则对输入源进行处理得到具有唯一性质量化的值,在人脸识别中特征值的提取有:HOG--方向梯度直方图;HAAR--...
本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法。同时还将添加一些功能,以同时检测多个面部的眼睛和嘴巴。本文介绍了人脸检测的最基本实现,包括级联分类器、HOG 窗口和深度学习 CNN。…
HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征是一种用于图像识别和物体检测的经典方法。它通过分析图像的局部梯度方向来提取特征,并提供了一种有效的方式来描述图像中的边缘和纹理等局部特征。在本文中,我们将一步一步地回答关于HOG特征提取的Python代码。 首先,确保你已经安装了Python和OpenCV库。使用以下命令检查是否已安...
def HOG_features(im): #start_time1=time.time() hog = cv2.HOGDescriptor() winStride = (8, 8) padding = (8, 8) hist = hog.compute(im, winStride, padding
这里,在找HOG之前,我们使用图像的二阶矩模型来抗色偏。所以我们首先定义一个函数deskew()取一个数字图像并对他抗色偏。下面是deskew()函数: def deskew(img): m = cv2.moments(img) if abs(m['mu02']) < 1e-2: return img.copy() skew = m['mu11']/m['mu02'] ...