HOG+SVM流程

1.提取HOG特征

灰度化 + Gamma变换(进行根号求解)

计算梯度map(计算梯度)

图像划分成小的cell,统计每个cell梯度直方图

多个cell组成一个block, 特征归一化

多个block串接,并归一化

2.训练SVM分类器

HOG + SVM(行人检测, opencv实现)的更多相关文章

  1. opencv hog+svm行人检测

    http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/16105073 http://blog.csdn.net/u011263315/article/detai ...

  2. HoG SVM 目标检测分析

    前一段时间开始了解HoG跟SVM行人识别,看了很多包括Dalal得前辈的文章及经验分享,对HoG理论有了些初步的认识. HoG 的全称是 Histogram of Oriented Gradient, ...

  3. OpenCV中基于HOG特征的行人检测

    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 ...

  4. 学习OpenCV——行人检测&人脸检测(总算运行出来了)

    之前运行haar特征的adaboost算法人脸检测一直出错,加上今天的HOG&SVM行人检测程序,一直报错. 今天总算发现自己犯了多么白痴的错误——是因为外部依赖项lib文件没有添加完整,想一 ...

  5. Hog SVM 车辆 行人检测

    HOG SVM 车辆检测 近期需要对卡口车辆的车脸进行检测,首先选用一个常规的检测方法即是hog特征与SVM,Hog特征是由dalal在2005年提出的用于道路中行人检测的方法,并且取的了不错的识别效 ...

  6. opencv+树莓PI的基于HOG特征的行人检测

    树莓PI远程控制摄像头请参考前文:http://www.cnblogs.com/yuliyang/p/3561209.html 参考:http://answers.opencv.org/questio ...

  7. 自己训练SVM分类器进行HOG行人检测

    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 ...

  8. 利用Hog特征和SVM分类器进行行人检测

    在2005年CVPR上,来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs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,Ho ...

  9. 利用HOG+SVM实现行人检测

    利用HOG+SVM实现行人检测 很久以前做的行人检测,现在稍加温习,上传记录一下. 首先解析视频,提取视频的每一帧形成图片存到磁盘.代码如下 import os import cv2 videos_s ...

随机推荐

  1. NLP采用Bert进行简单文本情感分类

    参照当Bert遇上Kerashttps://spaces.ac.cn/archives/6736此示例准确率达到95.5%+ https://github.com/CyberZHG/keras-ber ...

  2. shell判断文件,目录是否存在或者具有权限

    shell判断文件,目录是否存在或者具有权限  #!/bin/sh  myPath="/var/log/httpd/"  myFile="/var /log/httpd/ ...

  3. Delphi Label组件

  4. elastic 查询

    1.match 查询 GET /_index/_search { "query": { "match": { " } } } 1.match 多条件查 ...

  5. 自学Python5.7-面向对象三大基本特征_封装

    自学Python之路-Python基础+模块+面向对象自学Python之路-Python网络编程自学Python之路-Python并发编程+数据库+前端自学Python之路-django 自学Pyth ...

  6. DOS批处理中%~dp0等扩充变量语法详解

    有时候我们看到别人使用%~dp0 ~是扩展的意思,相当于把一个相对路径转换绝对路径%0代指批处理文件自身%1表示批处理文件命令行接收到的第一个参数,%2表示第二个,以此类推%~d0 是指批处理所在的盘 ...

  7. 高性能mysql 第11章 可扩展的mysql

    可扩展性的定义:当增加资源以获得执行更多的工作系统能获得划算的同等提升. 向上扩展(垂直扩展):提升服务器的硬件性能. 向外扩展(水平扩展):一般都是复制,拆分,数据分片(sharding). 复制: ...

  8. Kattis - heapsoffun Heaps of Fun (概率密度函数+dp)

    题意:有一棵含有n个结点(n<=300)的根树,树上每个结点上的权值是从[0,ai](ai<=1e9)区间内随机的一个实数,问这棵树能形成一个最小堆的概率. 由于结点取值范围是1e9而且是 ...

  9. 在服务端中,读取properties资源文件中的数据

    1.获取到资源的路径 2.读取数据 //properties文件对象 Properties properties = new Properties(); //通过HttpServletRequest ...

  10. Liunx centos 系统 修改hostname

    1 centos6下修改hostname [root@centos6 ~]$ hostname # 查看当前的hostnmae centos6.magedu.com [root@centos6 ~]$ ...