含trainData/trainLabels和testData/testLabels % 图像预处理函数 functio ...
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
转载
2024-01-25 19:31:09
120阅读
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
4228阅读
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
转载
2023-07-05 13:16:05
277阅读
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
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)。
转载
2013-11-14 21:07:00
268阅读
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "stdafx.h"
#include <ml.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <vector>
using namespace cv;
u
转载
2016-04-17 19:46:00
187阅读
2评论
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
1评论
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
1评论
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
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
转载
2016-11-05 19:24:00
318阅读
单类支持向量机简介作为机器学习方面的专家或新手，你可能听说过支持向量机（SVM）——一种经常被引用和用于分类问题的有监督的机器学习算法。支持向量机使用多维空间中的超平面来分离一类观测值和另一类观测值。当然，支持向量机被用来解决多类分类问题。然而，支持向量机也越来越多地应用于一类问题，即所有的数据都属于一个类。在这种情况下，算法被训练成学习什么是“正常的”，这样当一个新的数据被显示时，算法可以识别它
转载
2020-11-03 22:30:00
537阅读
点赞
2评论
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
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
转载
2023-07-20 21:02:45
170阅读
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
667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
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
1、内容概要 Mask R-CNN的框架是对Faster R-CNN的扩展，与BBox识别并行的增加一个分支来预测每一个RoI的分割Mask。Mask分支是应用到每一个RoI上的一个小的FCN，以pix2pix的方式预测分割Mask。 对Mask预测和class预测去耦合。对每个类别独立的预测一个二值Mask，不依赖分类分支的
转载
2024-10-11 12:36:00
46阅读
