#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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OpenCV 3.3中给出了支持向量机(Support Vector Machines)的实现，即cv::ml::SVM类，
此类的声明在include/opencv2/ml.hpp文件中，实现在modules/ml/src/svm.cpp文件中，它既支持两分类，也支持多分类，还支持回归等，
OpenCV中SVM的实现源自libsvm库。其中：
(1)、cv::ml::SVM类：继承自cv::ml
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2024-04-16 08:29:48
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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
4228阅读
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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先暂时把opencv3的具有参考价值的文章放一下： 1、主要参考这个文章，但是他的是opencv2
原创
2021-07-29 14:05:41
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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
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使用HOG+SVM对数字进行分类模型训练与测试。
原创
2023-03-31 10:29:41
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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
449阅读
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
105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
2447阅读
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
538阅读
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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含trainData/trainLabels和testData/testLabels % 图像预处理函数 functio ...
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
82阅读
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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在人脸检测中，我们一般利用训练好的XML文件去预测图像中是否存在人脸，那么XML文件是如何得到的，按照人脸的XML文件，它应该是提取样本的Haar特征，利用某个机器学习方法，最终得到的。本文主要讨论如何得到自己的XML文件。 在机器学习中，首先应该是采集样本，然后提取他们的特征，本人主要利用
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2023-06-09 04:30:19
62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
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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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