简介HOG（Histogram of Oriented Gridients的简写）特征检测算法，最早是由法国研究员Dalal等在CVPR-2005上提出来的，一种解决人体目标检测的图像描述子，是一种用于表征图像局部梯度方向和梯度强度分布特性的描述符。其主要思想是：在边缘具体位置未知的情况下，边缘方向的分布也可以很好的表示行人目标的外形轮廓。Dalal等提出的HOG+SVM算法，在进行行人检测取得了
简介 在局部特征点检测快速发展的时候，人们对于特征的认识也越来越深入，近几年来许多学者提出了许许多多的特征检测算法及其改进算法，在众多的特征提取算法中，不乏涌现出佼佼者。 从最早期的Moravec，到Harris，再到SIFT、SUSAN、GLOH、SURF算法，可以说特征提取算法层出不穷。
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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用HOG进行行人检测时，需要用训练好的支持向量机来对图片进行分类，在opencv中，支持向量机已经训练好，但自己来训练支持向量机才能更好的体会这一过程。 参考：://blog..net/masikkk/article/category/2267523 （感谢这些无私奉献的博...
原创
2022-01-17 18:18:14
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1 .前言mAP（Mean Average Precision）是用于评估对象检测和信息检索系统性能的重要指标。它综合考虑了检测结果的精确度（Precision）和召回率（Recall），提供了一个整体的性能评价。你是否见过下面的表格？这是COCO版本的mAP（即平均精度，他们简称之为AP）。但这个指标到底代表什么呢？这些符号又都代表什么含义呢？在本文中，我们将详细讲解所有必要的理论知
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
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2018-05-14 16:42:00
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关于HOG的认识基本是参考Dalal的Histograms of Oriented Gradients for Human Detection这篇论文得来的，并且参照了网上的静止图像上的HOG行人检测代码改成了基础的视频上的行人检测。HOG特征提取的基本思想：局部目标的外表和形状可以被局部梯度或边缘方向的分布很好的描述，即使我们不知道对应的梯度和边缘的位置。数据集：INRIA我自己也下载了INRI
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2024-01-25 19:31:09
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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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1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是
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2022-12-16 21:59:08
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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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1、HOG特点： 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測的特征描写叙述子。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，尤其在行人检測中获得了极大的成功。须要提醒的是。HOG+SVM进行行人检測的方法是法国研究人员Dalal
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2015-06-10 08:08:00
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基于HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征的目标检测算法是一种常用的基于特征的目标检测方法，由Navneet Dalal和Bill Triggs在2005年提出。该算法通过计算图像中不同局部区域的梯度方向直方图，来描述目标区域的形状和纹理特征。基于HOG特征的目标检测算法主要分为以下几个步骤：图像预处理：首先，对图像进行预处理操作，如调整大小、归一化、去噪等，
随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法逐渐取代了基于HOG的方法，实现了更高的检测精度和更广泛的适用性。另
详解OpenCV特征提取模块中的HOG特征描述子生成过程，以及SVM+HOG特征检测器使用...
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2021-07-15 14:15:50
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HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取算法，是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法，对象局部的变形与光照影响有很好的稳定性，最初是用HOG特征来来识别人像，通过HOG特征提取+SVM训练，可以得到很好的效果，OpenCV已经有了。
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2021-07-16 17:43:25
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介绍方向梯度直方图（Histogram of OrientedGradient,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。主要思想是在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearanceand shape）能够被梯度或边缘的
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2023-11-14 09:02:46
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1, hog特征总结
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2021-08-18 11:49:48
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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D
原创
2022-10-10 15:28:09
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概述原来多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一般是采用融合后的特征做预测，而本文不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的。motivation（a）图像金字塔，即将图像做成不同的scale，然后不同scale的图
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2024-04-24 15:14:49
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