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分类器;最后使用cv2.HOGDescriptor.detectMultiScale()函数实现行人检测,它返回检测到的对象的...
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default
HOG特征在人体检测方面表现良好,尤其在行人检测上应用广泛,并为其他目标检测任务提供了一种有效的特征表示方法。 SVM(Support Vector Machine)是一种常见的监督学习算法,广泛应用于模式分类和回归任务中。 SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的样本点在特征空间中尽可能地分开。超平面可以被看作是一个决策...
opencv︱opencv中实现行人检测:HOG+SVM(二) 源码分析(一)和HOG:从理论到OpenCV实践 HOG+SVM是传统计算机视觉中的经典组合模型。...新提高检测率的科研方式: 2016年张姗姗等人从分析的角度对各个工作进行总结和归纳。通过分析错误案例来找到错误来源,并提出相应的解决方案以进一步提高检测率。...这里只是用到了HOG的...
在目标检测领域,HOG特征通常与机器学习算法(例如支持向量机)结合使用,通过训练模型来识别图像中的目标。HOG特征在人体检测方面表现良好,尤其在行人检测上应用广泛,并为其他目标检测任务提供了一种有效的特征表示方法。 SVM(Support Vector Machine)是一种常见的监督学习算法,广泛应用于模式分类和回归任务中。
HoG SVM 目标检测分析 前一段时间开始了解HoG跟SVM行人识别,看了很多包括Dalal得前辈的文章及经验分享,对HoG理论有了些初步的认识。 HoG 的全称是 Histogram of Oriented Gradient, 直译过来也就是梯度方向直方图。 就是计算各像素的梯度方向,统计成为直方图来作为特征表示目标。
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密度分布很好地描述的图像中。 获取HOG描述子的算法如下: 1、彩色图片灰度化(灰度化之后才有直方图等操作); 2、使用直方图均衡和伽马校正法对输入图像进...
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。
这里是介绍利用HOG+SVM进行行人检测,作为传统目标检测算法的学习... 一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,是与SIFT、SURF、ORB属于同一类型的描述符。HOG不是基于颜色值而是基于梯度来计算直方图的,它通过计算和统计图像局部区域...
SVM(Support Vector Machine)是一种常用的分类算法,结合HOG特征可以实现高效的行人检测。以下是SVM行人检测的实现步骤: 训练数据准备:收集正样本(行人图像)和负样本(非行人图像),并提取HOG特征。 训练SVM分类器:使用训练数据训练SVM分类器。 检测目标:在测试图像中滑动窗口,提取HOG特征并使用训练好的SVM分类器进行...