1、HOG特征：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，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVP
目标：了解什么是轮廓学习查找轮廓，绘制轮廓函数: cv.findContours(), cv.drawContour
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2022-12-07 14:19:34
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在检测物体的轮廓时，我们通常会使用到opencv中的findcontour和drawcontour，比较常用而且效果不错。那么findcontour是基于什么原理来实现轮廓的提取呢？1985年，有个叫satoshi suzuki的人发表了一篇论文，Topological structural analysis of digitized binary images by border followi
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2023-10-20 10:33:58
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提取轮廓的原理在检测物体的轮廓时，我们通常会使用到opencv中的findcontour和drawcontour，比较常用而且效果不错。那么findcontour是基于什么原理来实现轮廓的提取呢？1985年，有个叫satoshi suzuki的人发表了一篇论文，Topological structural analysis of digitized binary images by border
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2023-10-16 10:23:55
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在图像处理中，找到并描述轮廓是一个重要的任务。以下是一些常用的轮廓相关函数：
1.cv2.findContours()：用于在二值图像中查找轮廓。它采用输入图像和轮廓查找模式作为参数，并返回检测到的轮廓列表以及图像中的层次结构。
示例：contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method)2.cv2.drawContour
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2023-08-28 17:02:31
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