1. HOG特征简介特征描述符是图像或图像补丁的表示形式，它通过提取有用信息并丢弃无关信息来简化图像。通常，特征描述符将大小W x H x 3（通道）的图像转换为长度为n的特征向量/数组。对于 HOG 特征描述符，输入图像的大小为 64 x 128 x 3，输出特征向量的长度为 3780。在HOG特征描述符中，梯度方向的分布（直方图）被用作特征。图像的渐变（x和y导数）很有用，因为边缘和角落（强度
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2024-04-12 03:46:13
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最近在看论文《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》，是05年提出来的，opencv中对应的实现源码放在modules/objdetect/srchog.cpp里。在这里做个记录。参考资料：首先说一下最基本的流程，如下图（原图）基本上就是利用滑动窗口在图像金字塔上固定步长搜索，每次提取窗口内的hog特征，送入svm进行分类是否有目
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2024-03-01 22:50:08
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梯度直方图特征(HOG)是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符,它通过计算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Dalal在2005的CVPR上提出的...
原创
2021-07-16 15:02:33
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目录0 原理 1 OpenCV 中的直方图均衡化 2 CLAHE 有限对比适应性直方图均衡化0 原理想象一下如果一副图像中的大多是像素点的像素值都集中在一个像素值范围之内会怎样呢？例如，如果一幅图片整体很亮，那所有的像素值应该都会很 高。但是一副高质量的图像的像素值分布应该很
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2024-09-30 15:28:53
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1.读写图像#include <iostream>
#include <string>
#include <sstream>
//OpenCV提供的跨平台I/O函数core和highgui
//core用于基本的图像数据处理，包含基本类，比如矩阵
//highgui包含读函数、写函数以及用图形界面显示图像的函数
#include "opencv2/core.hp
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2024-03-30 17:31:07
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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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#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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Hog特征什么是Hog特征？Hog特征属于特征的一种，因此也是一种计算结果。我们在【OpenCV14：Haar特征】中可以知道，Haar特征是由模板计算出来的结果，Hog特征与其不同的是，其在经过模板计算时更复杂，还需要进一步的运算。首先陈述一下如何计算Hog特征：1、模块划分 图1 如上图所示，白色底板作为一张
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2024-04-29 15:25:20
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Face ID 的兴起带动了一波面部识别技术热潮。本文将介绍如何使用 OpenCV、Python 和深度学习在图像和视频中实现面部识别，以基于深度识别的面部嵌入，实时执行且达到高准确度。以下为译文：想知道怎样用OpenCV、Python和深度学习进行面部识别吗？这篇文章首先将简单介绍下基于深度学习的面部识别的工作原理，以及“深度度量学习”（deep metric learning）的概念。接下来我
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2024-08-07 11:13:13
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至于环境自己想去搭建，搭建完直接拷贝运行即可。 这个是实时的视频提取前景物#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
VideoCapture cap; // 定义VideoCapture类用以打开指定视频
Mat source, image, foreGroun
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2024-08-06 08:38:34
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本次模式识别课程要求实现路标检测，训练集只给了5个样本，测试集有50个样本，听说HOG特征+特征匹配就能达到很好的效果，因此采用了这种方法。在python-opencv里，有定义了一个类cv2.HOGDescriptor，使用这个类就可以直接提取图片的HOG特征。图片没有要求，3通道和单通道的我试一下结果一样。 网上关于这个类的介绍很少，翻了好多内容才找到了一部分。首先来看一下如何直接使用构造函数
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2024-01-03 11:00:59
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下面开始看源码。 HOG特征检测源码在opencv/sources/modules/object/src/hog.cpp 和 object.h文件里。 object.h文件里HOG检测代码如下： //////////////// HOG (Histogram-of-Oriented-Gradients) Descriptor and Object Detector ///////
原创
2014-04-22 10:07:00
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1、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大的成功。需
原创
2014-04-22 08:32:00
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使用Python实现KNN算法解决简单分类问题KNN分类KNN算法属于监督学习算法，它可以解决分类问题，也可以解决回归问题。对于一组带标签的数据，当我们使用KNN算法进行分类时，有两种分类方式。KNN的分类是有参照点的，它会参照周围的 个结点的标签，来划分适合这个加入点的标签，初始假设 ，第一种分类方式，根据最近的 我们将加入点周围最近的 个点找出来，加入点的标签类别就是它周围这 第二种分类
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2023-09-20 04:34:00
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参考文章：OpenCV中的HOG+SVM物体分类 此文主要描述出HOG分类的调用堆栈。 使用OpenCV作图像检测， 使用HOG检测过程，其中一部分源代码如下：1.HOG 检测底层栈的检测计算代码： 貌似在计...
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2017-03-21 16:50:00
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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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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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一、相关概念1. 一般我们人区分谁是谁，给物品分类，都是通过各种特征去辨别的，比如黑长直、大白腿、樱桃唇、瓜子脸。王麻子脸上有麻子，隔壁老王和儿子很像，但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样，让你确定这是你儿子。
还有其他物品、什么桌子带腿、镜子反光能在里面倒影出东西，各种各样的特征，我们通过学习、归纳，自然而然能够很快识别分类出新物品。
而没有学习训练过的机器就没办法了。但是图像是一个个像素点组成
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2023-07-16 22:32:35
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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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