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...
12 descriptors = hog.compute(img) 13 logger.info('hog feature descriptor size: {}'.format(descriptors.shape)) # (3780, 1) 14 train.append(descriptors) 15train = np.float32(train) 16train = np.resize(train, (total, 3780)) 1.4 SVM分类 通过使用SVM函数cv2.ml.SVM_create()建立SVM分类器,...
51CTO博客已为您找到关于基于hog svm的行为检测python的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及基于hog svm的行为检测python问答内容。更多基于hog svm的行为检测python相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
这样根据svm的分类去训练,将可以对某些目标进行检测了。 基于此,我将借鉴其它博客大佬的解释,对其进行了代码实现,如下: 大概过程: HOG特征提取方法就是将一个image(你要检测的目标): 1)灰度化(将图像看做一个x,y,z(灰度)的三维图像)(必须灰度化); 2)采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化(归一化)...
Sigmoid 函数是第一个卷积神经网络 LeNet 所使用的激活函数,在机器学习中 SVM 的输出判别函数用的也是 Sigmoid 函数。Sigmoid 函数是非线性的,可以提高网络的学习与表达能力[3]。 Sigmoid 函数曲线如下图 2.4 所示: 图2.4 Sigmoid 函数曲线图 Sigmoid 函数可以将线性的输出变换为 0-1 的一个值,但它具有容易产生...
"SVM": { "precision": 0.9281402443868877, "recall": 0.9272928963585789, "F1": 0.9277128372009962, "accuracy": 0.9277128372009962 } } 为了直观展示,这里对三种模型的性能进行可视化展示,如下所示: 到此,相信大家对“Python基于HOG+SVM/RF/DT等模型怎么实现目标人行检测功能”有了更深的了解,不妨来实际操作一番...
HOG称为方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient),主要是为了对图像进行特征提取。所以在传统目标检测算法中经常与SVM结合用于行人识别任务(当前都是基于深度学习来做了,毕竟效果不要太好了,并且省去了繁琐的特征检测过程)。 HOG主要是计算图像中每个像素的梯度值和梯度方向,从而来获得梯度特征,是一种特征描述子...
行人检测是计算机视觉领域中的一个重要任务,它的目标是在图像或视频中准确地识别和定位行人。HOG(Histogram of Oriented Gradients)描述符是一种常用的特征提取方法,而SVM...
HOG(Histogram of Oreinted Gradients) 方向梯度直方图是一种常用的图像特征算法,和SVM等机器学习算法一起使用可以实现目标检测等。本文详细介绍HOG并给出python的MNIST实例。 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/85829145 https://iq.opengenus.org/object-detection-with-histogram-of-oriented-gradients-hog/ ...
HOG特征提取,在这里实现的步骤有些繁琐,可以实现的时候将HOG和SVM写在一起# Import the functions to calculate feature descriptors from skimage.feature import local_binary_pattern from skimage.feature import hog from skimage.io import imread from sklearn.externals import joblib # To read file names ...