#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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1. 理论基础使用OpenCv进行行人检测的主要思想: HOG + SVM 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。HOG特征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. SVM: (Support Vector Machine)指的是支持向量机，是...
原创
2021-09-01 10:58:52
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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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含trainData/trainLabels和testData/testLabels % 图像预处理函数 functio ...
1，原理就是把一张张连续的静态视频进行检测后，写入videos中。2，代码//// Created by MacBook Pro on 2019-06-10.//#include <stdio.h>#include <iostream>#include <fstream>#include <opencv2/core/core....
原创
2022-05-30 15:17:19
232阅读
先暂时把opencv3的具有参考价值的文章放一下： 1、主要参考这个文章，但是他的是opencv2
原创
2021-07-29 14:05:41
434阅读
正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右都去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体。负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的，大小同样是64*128(从完全不包含人体的图片中随机剪裁出64*128大小的用于人体检测的负样本)。
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2013-11-14 21:07:00
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在人脸检测中，我们一般利用训练好的XML文件去预测图像中是否存在人脸，那么XML文件是如何得到的，按照人脸的XML文件，它应该是提取样本的Haar特征，利用某个机器学习方法，最终得到的。本文主要讨论如何得到自己的XML文件。 在机器学习中，首先应该是采集样本，然后提取他们的特征，本人主要利用
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2023-06-09 04:30:19
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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
144阅读
1，切割正、负样本图像，并把图片名存为txt#include <iostream>#include <iostream>#include <fstream>#include <stdlib.h> //srand()和rand()函数#include <time.h> //time()函数#include <openc...
原创
2022-05-26 08:44:24
124阅读
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目录HOG是什么？HOG vs SIFTHOG步骤HOG在检测行人中的方式Ope
原创
2022-06-27 23:40:42
845阅读
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1，实例代码#include <iostream>#include <fstream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <stdio.h>#include "dataset.h"#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv...
原创
2022-05-26 08:44:18
390阅读
使用HOG+SVM对数字进行分类模型训练与测试。
原创
2023-03-31 10:29:41
418阅读
加载opencv自带的行人检测器，进行识别代码import osimport sysimport cv2import loggingimport numpy as nphog = cv2.HOGDescriptor()hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())pwd = os.getcwd()test_dir = os.path.join(pwd, 'TestData')cv2.namedWindo
原创
2021-07-29 11:33:14
449阅读
# 如何实现 "hog Python 函数"
在这篇文章中，我将指导你如何实现一个简单的 "hog" Python 函数。我们将从定义程序需求开始，接着逐步实现每个步骤，并解释代码的含义。
## 整体流程
下面是实现 "hog" 函数的步骤概述：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
原创
2024-09-19 06:46:50
24阅读
此opencv系列博客只是为了记录本人对<<opencv3计算机视觉-pyhton语言实现>>的学习笔记,所有代码在我的github主页https://github.com/RenDong3/OpenCV_Notes.欢迎star,不定时更新...推荐前辈链接:https://www.cnblogs.com/zyly/p/9651261.html,解释的非常清晰...
原创
2021-09-01 15:11:08
2444阅读
1，实现结果从上图中可以看出检测的效果，都十分的棒！2，代码我把代码放到了github仓库，有兴趣
原创
2022-05-26 12:04:22
428阅读
在2005年CVPR上，来自法国的研究人员NavneetDalal和BillTriggs提出利用Hog进行特征提取，利用线性SVM作为分类器，从而实现行人检测。而这两位也通过大量的测试发现，Hog+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来，虽然很多研究人员也提出了很多改进的...
原创
2021-07-16 15:02:31
578阅读
基于传统图像处理的目标检测与识别(HOG+SVM附代码)较全面的HOG+SVM目标识
原创
2023-05-23 10:44:43
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前言HOG特征的全称是Histograms of Oriented Gradients，基于HOG特征的人脸识别算法主要包括HOG特征提取和目标检测，该算法的流程图如下图所示。本文主要讲HOG特征提取。 HOG特征的组成Cell：将一幅图片划分为若干个cell（如上图绿色框所示），每个cell为8*8像素 Block：选取4个cell组成一个block（如上图红色框所示），每个bloc
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2023-07-20 21:02:45
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