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
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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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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一 特征提取1.1 矩特征 矩特征主要表征了图像区域的几何特征,又称为几何矩， 由于其具有旋转、
原创
2022-10-10 15:48:00
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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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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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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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一、思路1、选取窗口宽高为 64*128 ，block大小为 16*16像素，block步长为8像素，cell为8*8像素，每个cell分9个bin，其他参数都默认 这样的话，一个block有4个cell，一个cell有9维，那一个block有 4*9=36维特征描述子，宽为64，x方向能有(64/8)-1 = 7 个block，高为128，y
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2023-08-21 15:15:08
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简述：在一些工业现场及其他环境，使用深度学习的方法进行图像处理是不可行的（原因有成本问题等）。也正因如此尽管笔者偏向于python编程，但这次主要做的是C++环境下的行人检测。这里主要采用的是背景板减法，即opencv中自带的BackgroundSubtractorMOG2函数。该函数基于自适应混合高斯背景建模，具有一定的抗光照干扰的能力。基本配置是VS2013+opencv3.0.0 。背景板法
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2023-11-12 14:58:46
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本文我们会讲讲怎样利用不到 25 行 Python 代码和开源库 OpenCV，以很简单的方式实现人脸识别。在正式开始前，先提以下两点小小的建议：先别急着跳到代码部分，最好在前文理解一下代码是干什么的。确保你使用的是OpenCV v2。OpenCVOpenCV 是计算机视觉领域最受欢迎的开源库，起初它由 C/C ++ 编写，现在用 Python 也能使用。OpenCV 可以使用机器学习算法搜索图像
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2024-06-15 12:35:26
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行人检测 基于 OpenCV 的人体检测我们都知道,无论性别，种族或种族如何，我们的身体都具有相同的基本结构。在最结构层面，我们都有头部，两个手臂，一个躯干和两条腿。我们可以利用计算机视觉来利用这种 半刚性结构并提取特征来量化人体。这些功能可以传递给机器学习模型，这些模型在训练时可用于 检测 和 跟踪 图像和视频流中的人。这对于行人检测 任务特别有用 ，这是我们今天在博客文章中讨论的主题。请继续阅
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2023-11-22 17:32:24
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行人检测是计算机视觉领域中的一个重要课题，涵盖了如何通过图像识别技术识别运动中的行人。本文将详细记录实现行人检测Python代码的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和扩展阅读。
### 备份策略
一个有效的备份策略能够确保在出现数据丢失或代码意外修改时，可以快速恢复系统。以下是行人检测项目的备份流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始备份] -
目前基于机器学习方法的行人检测的主流特征描述子之一是HOG（Histogram of Oriented Gradient, 方向梯度直方图）。HOG特征是用于目标检测的特征描述子,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，用这些特征描述原始图像。HOG的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述。通过将整幅图像分割成小的连接区域（称为cells），每个cell
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2016-11-05 19:24:00
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1，示例代码#include <iostream>#include <fstream>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include &l...
原创
2022-05-26 08:44:09
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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
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含trainData/trainLabels和testData/testLabels % 图像预处理函数 functio ...
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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如何在python项目中利用opencv实现一个斑马线检测功能发布时间：2020-12-01 16:18:23作者：Leah如何在python项目中利用opencv实现一个斑马线检测功能？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。基本思路斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进
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2023-12-08 11:12:40
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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
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