HOG+SVM+INRIAPerson数据集代码

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HOG+SVM+INRIAPerson数据集代码

#include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/ml/ml.hpp> //#include <opencv2/gpu/gpu.hpp> #include <fstream> #include <iomanip> #include "opencv…

python实现HOG+SVM对CIFAR-10数据集分类（上）

本博客只用于学习,如果有错误的地方,恳请指正,如需转载请注明出处. 看机器学习也是有一段时间了,这两天终于勇敢地踏出了第一步,实现了HOG+SVM对图片分类,具体代码可以在github上下载,https://github.com/subicWang/HOG-SVM-classifer.大家都说HOG+SVM是在行人检测中很合拍的一对.至于为啥,我也讲不清楚.我猜想这么合拍的一对应用在图片分类上效果应该也不错吧,事实证明确实还行,速度挺快,分类正确率还行.我用的数据集是http://www.cs.…

第十八节、基于传统图像处理的目标检测与识别(HOG+SVM附代码)

其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么.识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸. 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法,后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题.在这里我们主要介绍如何利用OpecnCV来实现传统目标检测和识别,在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,这里我们主…

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果.在人脸检测方面目前主流的方法,先不考虑复杂的深度学习,大多采用Haar和Adaboost的手段来实现.我接下来将会用着两种方法来实现对卡口的车辆检测. 首先引出 Hog特征,Hog特征是梯度方向直方图,是一种底层的视觉特征,主要描述的是图像中的梯度分布情况,而梯度分布信息主要是集中在图像中不同内…

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_src_path = 'D:\\test1' videos_save_path = 'D:\\test2' videos = os.listdir(videos_src_path) videos = filter(lambda x: x.endswith('avi'), videos) for eac…

HOG特征原理及代码实现

HOG特征原理 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. 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,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (1)…

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, 直译过来也就是梯度方向直方图. 就是计算各像素的梯度方向,统计成为直方图来作为特征表示目标. 下面简述一下利用HoG + SVM 实现目标检测的简要步骤 Step1:获取正样本集并用hog计算特征得到hog特征描述子.例如进行行人检测,可用IRINA等行人样本集,提取出行人的描述子. Step2:…