1. HOG特征简介特征描述符是图像或图像补丁的表示形式，它通过提取有用信息并丢弃无关信息来简化图像。通常，特征描述符将大小W x H x 3（通道）的图像转换为长度为n的特征向量/数组。对于 HOG 特征描述符，输入图像的大小为 64 x 128 x 3，输出特征向量的长度为 3780。在HOG特征描述符中，梯度方向的分布（直方图）被用作特征。图像的渐变（x和y导数）很有用，因为边缘和角落（强度
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2024-04-12 03:46:13
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最近在看论文《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》，是05年提出来的，opencv中对应的实现源码放在modules/objdetect/srchog.cpp里。在这里做个记录。参考资料：首先说一下最基本的流程，如下图（原图）基本上就是利用滑动窗口在图像金字塔上固定步长搜索，每次提取窗口内的hog特征，送入svm进行分类是否有目
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2024-03-01 22:50:08
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Face ID 的兴起带动了一波面部识别技术热潮。本文将介绍如何使用 OpenCV、Python 和深度学习在图像和视频中实现面部识别，以基于深度识别的面部嵌入，实时执行且达到高准确度。以下为译文：想知道怎样用OpenCV、Python和深度学习进行面部识别吗？这篇文章首先将简单介绍下基于深度学习的面部识别的工作原理，以及“深度度量学习”（deep metric learning）的概念。接下来我
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2024-08-07 11:13:13
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梯度直方图特征(HOG)是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符,它通过计算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CVPR上提出的...
原创
2021-07-16 15:02:33
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目录0 原理 1 OpenCV 中的直方图均衡化 2 CLAHE 有限对比适应性直方图均衡化0 原理想象一下如果一副图像中的大多是像素点的像素值都集中在一个像素值范围之内会怎样呢？例如，如果一幅图片整体很亮，那所有的像素值应该都会很 高。但是一副高质量的图像的像素值分布应该很
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2024-09-30 15:28:53
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使用Python实现KNN算法解决简单分类问题KNN分类KNN算法属于监督学习算法，它可以解决分类问题，也可以解决回归问题。对于一组带标签的数据，当我们使用KNN算法进行分类时，有两种分类方式。KNN的分类是有参照点的，它会参照周围的 个结点的标签，来划分适合这个加入点的标签，初始假设 ，第一种分类方式，根据最近的 我们将加入点周围最近的 个点找出来，加入点的标签类别就是它周围这 第二种分类
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2023-09-20 04:34:00
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本次模式识别课程要求实现路标检测，训练集只给了5个样本，测试集有50个样本，听说HOG特征+特征匹配就能达到很好的效果，因此采用了这种方法。在python-opencv里，有定义了一个类cv2.HOGDescriptor，使用这个类就可以直接提取图片的HOG特征。图片没有要求，3通道和单通道的我试一下结果一样。 网上关于这个类的介绍很少，翻了好多内容才找到了一部分。首先来看一下如何直接使用构造函数
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2024-01-03 11:00:59
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1.读写图像#include <iostream>
#include <string>
#include <sstream>
//OpenCV提供的跨平台I/O函数core和highgui
//core用于基本的图像数据处理，包含基本类，比如矩阵
//highgui包含读函数、写函数以及用图形界面显示图像的函数
#include "opencv2/core.hp
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2024-03-30 17:31:07
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API：HOGDescriptor(Size _winSize, ---：窗口大小，即检测的范围大小，前面的64*128Size _blockSize,--- 前面的2*2的cell，即cell的数量，这里要填像素值Size(16,16)Size _blockStride,---每次block移动的步长，以像素计，为一个cell像素块大小Size _cellSize, ---cell的大小，前
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2018-10-02 20:27:00
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HOGDescriptor hogDescriptor = HOGDescriptor(); hogDescriptor.setSVMDetector(hogDescriptor.getDefaultPeopleDetector()); vector<Rect> vec_rect; hogDescr
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2018-10-05 09:50:00
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采用Python、numpy库实现图像HOG特征的提取，主要用于分析HOG特征的具体算法流程。 参考资料： HOG的经典论文：Dalal N, Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection[C]//Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEE
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2023-07-05 10:38:31
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#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "stdafx.h"
#include <ml.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <vector>
using namespace cv;
u
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2016-04-17 19:46:00
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至于环境自己想去搭建，搭建完直接拷贝运行即可。 这个是实时的视频提取前景物#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
VideoCapture cap; // 定义VideoCapture类用以打开指定视频
Mat source, image, foreGroun
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2024-08-06 08:38:34
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Hog特征什么是Hog特征？Hog特征属于特征的一种，因此也是一种计算结果。我们在【OpenCV14：Haar特征】中可以知道，Haar特征是由模板计算出来的结果，Hog特征与其不同的是，其在经过模板计算时更复杂，还需要进一步的运算。首先陈述一下如何计算Hog特征：1、模块划分 图1 如上图所示，白色底板作为一张
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2024-04-29 15:25:20
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一、相关概念1. 一般我们人区分谁是谁，给物品分类，都是通过各种特征去辨别的，比如黑长直、大白腿、樱桃唇、瓜子脸。王麻子脸上有麻子，隔壁老王和儿子很像，但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样，让你确定这是你儿子。
还有其他物品、什么桌子带腿、镜子反光能在里面倒影出东西，各种各样的特征，我们通过学习、归纳，自然而然能够很快识别分类出新物品。
而没有学习训练过的机器就没办法了。但是图像是一个个像素点组成
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2023-07-16 22:32:35
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查看了一些博客对HOG算子进行代码实现，该算法常和SVM算法相结合，我个人觉得原因在于，该算法可以提取特征。该特征是利用图像本身的梯度及角度得到的信息，作为输入的矢量，因此有了svm的输入数据，而后根据每张图对应一个y标签，则有了训练的真实y值。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
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2023-07-04 19:34:59
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下面开始看源码。 HOG特征检测源码在opencv/sources/modules/object/src/hog.cpp 和 object.h文件里。 object.h文件里HOG检测代码如下： //////////////// HOG (Histogram-of-Oriented-Gradients) Descriptor and Object Detector ///////
原创
2014-04-22 10:07:00
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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
原创
2014-04-22 08:32:00
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HOG特征描述首先我们来了解一下HOG特征描述子。HOG特征描述子（HOG descriptors）是由Navneet Dalal和 Bill Triggs在2005年的一篇介绍行人检测方法的论文提到的特征描述子（论文以及演讲可参见参考资料1、2）。其主要思想是计算局部图像梯度的方向信息的统计值，来作为该图像的局部特征值。如上图，归一化图像后，由于颜色数据对我们没有帮助，所以将图片转为灰度图。然后
本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。其实使用起来是很简单的，从后面的代码就可以看出来。本文参考的资料为opencv自带的sample。 关于opencv中hog的源码分析，可以参考本人的另一篇博客：opencv源码解析之(6)：hog源码分析开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCrea
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2023-07-05 13:16:05
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