边缘检测原理图像的边缘指的是图像中像素灰度值突然发生变化的区域，如果将图像的每一行像素和每一列像素都描述成一个关于灰度值的函数，那么图像的边缘对应在灰度值函数中是函数值突然变大的区域。函数值的变化趋势可以用函数的导数描述。当函数值突然变大时，导数也必然会变大，而函数值变化较为平缓区域，导数值也比较小，因此可以通过寻找导数值较大的区域去寻找函数中突然变化的区域，进而确定图像中的边缘位置。图给出一张含
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2024-04-24 22:54:50
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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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OpenCV-Python 中文教程7——程序性能检测及优化目标 在图像处理中你每秒钟都要做大量的运算，所以你的程序不仅要能给出正确的结果，同时还必须要快。所以这节我们将要学习： • 检测程序的效率 • 一些能够提高程序效率的技巧 &nb
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2024-04-15 11:01:26
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魏老师学生——Cecil：学习OpenCV-机器视觉之旅 使用FAST算法进行特征提取机器学习的角点检测器非极大值抑制总结opencv中FAST特征检测器代码演示 原理 SLAM（同步定位与地图构建）用于移动机器人，但是计算资源有限，需要快速的算法提供支持。 使用FAST算法进行特征提取在图中选取像素点p，判断其是不是关键点。Ip=像素点p灰度值。选择适当阈值t。在像素点p周围选择16个像素点
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2024-03-26 17:53:28
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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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在当今深度学习的应用中，检测速度也就是FPS（每秒帧数）是一个非常关键的性能指标。我们在使用深度学习模型进行图像或视频检测时，只有达到理想的FPS，才能确保应用的实时性能。因此，如何优化深度学习检测速度，使得FPS达到最佳状态，是一个亟待解决的问题。
### 用户场景还原
在一次图像分析项目中，项目团队采用了最新的深度学习模型进行无人机航拍图像的识别与检测。尽管模型在离线条件下的准确率极高，但在
本文参考李沐老师的《动手学深度学习》课程整理，对课程提供的代码进行解释和注释，当作备忘。一、将真实边界框（gt_bbox）分配给anchor我们已经可以实现一个由anchor索引作为行（i），gt_bbox作为列（j），IoU作为值的矩阵，也就是课程里提到的X。分配算法1、在X中找到最大的IoU（和threshold比较），将对应的gt分配给anchor，比如图中的（图源：d2l.ai）；&nbs
文章目录GPU1 - 计算设备2 - 张量与GPU存储在GPU上复制旁注3 - 神经网络与GPU4 - 小结 GPU!nvidia-smiFri Sep 9 12:48:41 2022
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| NVIDIA-SMI 512.7
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2024-10-03 12:41:42
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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. 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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本文是继RCNN[1]，fast RCNN[2]之后，目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作。简单网络目标检测速度达到17fps，在PASCAL VOC上准确率为59.9%；复杂网络达到5fps，准确率78.8%。作者在github上给出了基于matlab和python的源码。对Region CNN算法不了解的同学，请先参看这两篇文章：《RCNN算法详解》，《f
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2024-08-06 13:39:52
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测试：实测百公里加速成绩为9.6秒0-100km/h百公里加速测试：原地起步时，这款双离合变速箱允许的最大转速为2300转左右，不过在关闭ESP车身稳定系统情况下，前轮会出现严重打滑，影响加速成绩。所以转速不能太高，不然初段动力很容易突破前轮的抓地力。不过在起步过程中，前悬的拉伸并不明显，车身姿态表现比较稳健。从曲线图可以看到，起步初段出现了短暂的打滑，随后恢复抓地力后最大g值超过了0.4g，随后
论文摘要更深的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架，以减轻训练的网络，这些网络比以前使用的网络要深得多。我们明确地将各层重新表述为学习参考层输入的残差函数(residual functions)，而不是学习未参考的函数( unreferenced functions)。我们提供了全面的经验证据，表明这些残差函数网络更容易优化，并能从大大增加的深度的网络中中获得准确性。在ImageNet数据
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2024-09-26 19:42:44
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Faster RCNN本文是继RCNN，Fast RCNN之后，目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作。简单网络目标检测速度达到17fps，在PASCAL VOC上准确率为59.9%；复杂网络达到5fps，准确率78.8%。思想发展历程从RCNN，到Fast RCNN，再到本文的Faster RCNN，目标检测的四个基本步骤（候选区域生成，体征提取，分类，位置精修
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2024-06-13 20:59:28
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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
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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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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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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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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