Opencv学习之路—Opencv下基于HOG特征的KNN算法分类训练

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Opencv学习之路—Opencv下基于HOG特征的KNN算法分类训练

在计算机视觉研究当中,HOG算法和LBP算法算是基础算法,但是却十分重要.后期很多图像特征提取的算法都是基于HOG和LBP,所以了解和掌握HOG,是学习计算机视觉的前提和基础. HOG算法的原理很多资料都可以查到,简单来说,就是将图像分成一个cell,通过对每个cell的像素进行梯度处理,进而根据梯度方向和梯度幅度来得到cell的图像特征.随后,将每个cell的图像特征连接起来,得到一个BLock的特征,进而得到一张图片的特征.Opencv当中自带HOG算法,可以直接调用,进行图像的特征提取.但…

Opencv学习之路——自己编写的HOG算法

#include<opencv2\core\core.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> #include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> #include<fstream> using namespace std; using namespace cv; #define Max 100 class Cell{ private: int pixel_x…

opencv学习笔记（七）SVM+HOG

opencv学习笔记(七)SVM+HOG 一.简介方向梯度直方图(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直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛用于图像识别中,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院Dalal在2005的CVPR上提出的. 最近在做车标识别相关的研究,用到了SVM+HOG的方法进行识…

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生成一个方向梯度直方图或者cell中pixel的边缘方向,这些直方图的组合可表示出(所检测目标的目…

opencv学习之路（39）、PCA

一.PCA理论介绍网上已经有许多介绍pca原理的博客,这里就不重复介绍了.详情可参考 http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 计算过程数据互换二.opencv代码 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; void calcPCAOrientation(vector<Point>&pts, Mat…

Android开发学习之路--MAC下Android Studio开发环境搭建

自从毕业开始到现在还没有系统地学习android应用的开发,之前一直都是做些底层的驱动,以及linux上的c开发.虽然写过几个简单的app,也对android4.0.3的源代码做过部分的分析,也算入门了,但是很多的知识点都是零零散散的,也缺少了总结. 相信凭借着对于linux内核层,android framework层的熟悉,加上也写过简单的应用,对于之后的android开发学习之路会事倍功半. 要学android,先要学java,但是光光从学java开始,会让很多人还没动手之前就失去了兴趣,所…

基于HOG特征的Adaboost行人检测

原地址:http://blog.csdn.net/van_ruin/article/details/9166591 .方向梯度直方图(Histogramof 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.基本知识可以参考博客:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348 .Adaboost的基础知识可以参考书籍:统计学…