特征描述提取图像区域上有用信息而忽略无用信息，不同目标下有用信息与无用信息定义不同。这里提取的有用信息用于分类器输入并期望产生正确的分类。 HOG(Histogram of Oriented Gradient) 对图像块生成描述信息 vector，然后将每个图像块指定一个分类(-1, 1)，通过大量
原创
2022-01-20 17:39:35
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各个中英文网站目前都没有这
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2022-12-27 18:28:47
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# 实现HOGDescriptor行人识别Python教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据集) --> B(初始化HOGDescriptor)
B --> C(训练SVM分类器)
C --> D(使用分类器进行行人检测)
```
## 2. 步骤及代码示例
### 步骤 1：准备数据集
确保你有一个包含正例（行人
原创
2024-03-24 04:18:37
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牙叔教程 简单易学使用场景orb适用于简单的图片查找, 比如一些纯色和形状比较单一的图片, 即使缩放旋转都可以找到;如果是游戏这种, 色彩丰富的图片, 并且有山水天, 等等复杂地形的图片, 就不能用了简单的图片, 效果尚可复杂的图片, 特征点都找到四面八方去了这个是找中间顶部的女生头像这个是找右侧的点赞按钮这个是找点赞按钮autojs版本8.8.10-0代码讲解1. 初始化opencv, 不加这个
1.图像的透视变换 对于视角变换,我们需要一个 3x3 变换矩阵。在变换前后直线还是直线。要构建这个变换矩阵,你需要在输入图像上找 4 个点,以及他们在输出图像上对应的位置。这四个点中的任意三个都不能共线。这个变换矩阵可以有函数 cv2.getPerspectiveTransform() 构建。然后把这个
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2024-05-09 11:55:49
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最近是刚刚训练yolov7模型，但是只会一股脑的训练是不行的，要懂得训练多少epoch，以及通过哪些指标来查看训练的效果如何，现在这几天的经验总结一下。本实验以person为例子，分别训练100epoch、60epoch、50epoch训练经验：由于并不知道到底训练多少epoch效果比较好，所以现在先设置成100。（这几天查询资料得出来的结论一般50多就差不多了）1、关于yolov7训练结果的文件
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2024-05-08 16:50:36
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最近在做数字识别，需要用一些特征检测的方法，所以研究了一下hog特征以及opencv3中的实现。 首先我们进入HOGDescriptor所在的头文件“objdetect.hpp”，擦布所在360行左右位置，看看它的构造函数需要哪些参数。
CV_WRAP HOGDescriptor() : winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8),
原创
2021-07-29 14:16:41
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在Excel中录入好数据以后进行打印，却发现打印超出了范围，这个问题其实很容易解决，只需要几个步骤就可以了，接下来是学习啦小编为大家带来的excel表格超出打印范围的解决方法，希望看完本教程的朋友都能学会并运用起来。excel表格超出打印范围的处理方法超出打印范围解决步骤1：首先打开一个需要调整的文件，小编这里先打开一个excel文档。该文件是没调整过的，需要调整打印。超出打印范围解决步骤2：打开
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2024-02-19 14:06:23
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深度学习计算机视觉从入门到精通——人体属性检测与深度实战说明：本文来自数据堂人工智能实验室（AI Lab ）深度学习计算机视觉从入门到精通第六讲人体属性检测与深度实战。 主讲人：丁勇一、人体属性检测介绍1.1人体属性检测概述 总体来讲人体属性检测在机器视觉方面可以概括为：给定人体框，通过分析人体属性特征与图像低层特征的映射关系，检验或识别出人体框中的视觉语义特征。1.2人体属性检测处理流程1.3人
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2024-08-29 00:12:48
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文章目录1. 优化方法研究的主要问题2 . 优化问题的最优性条件无约束优化问题的最优性条件一阶必要条件 -- 最优解的一阶梯度为0二阶充分条件 -- 一阶梯度为零，海森阵正定，则为最优值二阶必要条件 -- 最优解的一阶梯度为0，海森阵半正定有约束优化问题的最优性条件一阶必要条件--KKT条件---满足规范性约束的优化问题，最优解一定是KKT点二阶充分条件，达到KKT点，拉格朗日函数的海森阵正定。
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2024-03-27 05:54:38
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来自霍尼韦尔的资深数据科学家Aditya Vora分享了一种快速精准的人头检测（head detector）算法并开源了代码。先来看下检测视频截图：人头检测在安防监控中是比较常用的功能，而公交车、商场或者大型场馆的拥挤人群计数的精准性也非常重要。传统的算法原理 作者称拥挤人群计数目前主要有两种实现路径： 1.运用回归的算法思绪，直接依据图像回归出拥堵人群密度热图，它的缺陷是只能得到场景整体的一个拥
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2024-06-17 13:27:15
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def createTrainingInstances(self, images): start = time.time() hog = cv2.HOGDescriptor() insta
原创
2022-07-21 09:30:25
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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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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
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首先关于HOG算法：
#include "_cvaux.h"
/*****************************************************************************************
struct CV_EXPORTS HOGDescriptor
{
public:
enum { L2Hys=0 };
函数作用：进行多尺度目标检测函数接口 void HOGDescriptor::detectMultiScale(
const Mat& img, vector<Rect>& foundLocations, vector<double>& foundWeights,
double hitThreshol
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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hog行人检测本文主要介绍下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的源码分析在文末： 开发环境：opencv3.10+ubuntu14.04说明： 1. hog描述子在opencv中为HOGDescriptor。 2. 可以调用
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2023-12-17 14:31:38
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趁热打铁对opencv的源代码进行分析，这里仅在代码实现的角度进行分析，至于HOG的实现原理神马的就不在赘述了。一般调用过程：初始化一个HOGDescriptor（各种参数及svmDetector系数），读入单幅图像，调用detector方法，得到行人可能存在矩阵集合hits。在调用detect函数的内部：初始化实例化一个HOGCache（完成单幅图像的梯度幅度图及梯度方向图的计算，对blockD
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2024-07-24 13:24:46
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hog是一个基于梯度的直方图提取算法，用于人体检测十分有效。在opencv2.2+版本里面已经实现。封装在HOGDescriptor类里。hog其实就是对一副图片的指定大小区域进行梯度统计。可以直接调用。opencv把它过于复杂化了，用的时候分什么window，block，cell啥的。。。一大堆东西。这里有三篇很好的文章介绍一下。这篇文章就是对window，block，cell的解释http:/
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2024-05-27 20:50:14
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