OpenCV全称是Open source Computer Vision Library(开放源代码计算机视觉库),是一个用于图像处理.分析.机器视觉方面的开源函数库,提供了很多图像处理的工具和可以直接使用的API接口.   OpenCV自带了函数detectMultiScale()可以实现对行人和人脸的检测,实现简单,但识别效果相对较差. 行人检测   在行人检测上,OpenCV采用的是HOG(特征检测算法)+SVM算法. import cv2 def is_inside(o,i): ox

参考了博客http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7841443 后,自己动手后发现了一些问题,博客里提到的一些问题没有解决 ,是关于为什么图像的HOG特征向量debug后是15876的问题.答案是因为原作者的窗口是64*64的,所以维数为9*4*7*7=1764(图像的大小也是64*64,所以图像的特征维数与一个窗口的维数是相同的,compute()里的窗口步进(8,8)也是无效的).而我的图像时64*128大小的,我把窗口也换成 64*

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,想一头囊死啊 做程序一定要心如止水!!! 仔细查找!!! 1.人脸识别程序: #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include &

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/question/133/how-do-i-access-an-ip-camera/ http://blog.youtueye.com/work/opencv-hog-peopledetector-trainning.html 项目环境:opencv2.8  ,debian, QT 代码: 运行: yuliyan

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

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(从完全不包含人体的图片中随机剪裁出64*128大小的用于人体检测的负样本). SVM使用的是OpenCV自带的CvSVM类. 首先计算正负样本图像的HOG描述子,组成一个特征向量矩阵,对应的要有一个指定每个特征向量的类别的类标向量,输入SVM中进行训练. 训练好的SVM分类器保存为XML文件,然后根据其中的

代码:转换用的代码放在这里 之前用Tensorflow提供的object detection API可以很方便的进行fine-tuning实现所需的特定物体检测模型(看这里).那么现在的主要问题就是数据集了,目前公开的数据集已经有很多了,比如综合的有MSCOCO, ImageNet:人脸的有LFW,CASIA,CelebV等:行人检测的有Caltech,KITTI等:姿势检测的VGG,还有其他等等(具体按分类可以参考下这个).总之这个数据集资源的总结有很多,在google或者github上搜下有

#include "iostream" #include "queue" using namespace std; #include "opencv2/opencv.hpp" #include "Windows.h" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "

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

这是行人检测相关资源的第二部分:源码和数据集.考虑到实际应用的实时性要求,源码主要是C/C++的.源码和数据集的网址,经过测试都可访问,并注明了这些网址最后更新的日期,供学习和研究进行参考.(欢迎补充更多的资源) 1        Source Code 1.1    INRIA Object Detection and Localization Toolkit http://pascal.inrialpes.fr/soft/olt/ Dalal于2005年提出了基于HOG特征的行人检测方法,行

行人检测具有极其广泛的应用:智能辅助驾驶,智能监控,行人分析以及智能机器人等领域.从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段,但是也存在很多问题还有待解决,主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡.近年,以谷歌为首的自动驾驶技术的研发正如火如荼的进行,这也迫切需要能对行人进行快速有效的检测,以保证自动驾驶期间对行人的安全不会产生威胁. 1   行人检测的现状 大概可以分为两类 1.1    基于背景建模 利用背景建模方法,提取出前景运动的目标,在目标区域内进行特征提取,然后利用分类器进行

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

概述 YOLOv3: 车辆行人检测算法 GitHub Qt5: 制作简单的GUI OpenCV:主要用于putText.drawRec等 Step YOLOv3检测结果 Fig 1. input image(from DETRAC dataset) Fig 2. predictions result(看结果还可以哈) Qt5 简易GUI 整体效果图 说明 所用YOLOv3为C版本,YOLOv3 安装无需配置环境,安装方法参照官网即可.(可使用CUDA进行GPU加速.OpenCV显示图片) 权重使

OpenCV矩形检测 需求:提取图像中的矩形,图像存在污染现象,即矩形区域不是完全规则的矩形. 思路一:轮廓法 OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>.外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数. 该方法的问题,得到的轮廓并不规则,(1)如何变成规则的长方形?直接取包围盒?(2)斑点状的边缘区域太多?

一.论文 综述类的文章 [1]P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions on PatternAnalysis andMachine Intelligence, 2012, 34(4): 743-761. [2]M. Enzweiler, and D.Gavrila. Monocular pedestr

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+QtCreator2.5. 实验功能: 单击Open Image按钮,选择需要进行人检测的一张图片,确定后自动显示出来.该图片

首先我们知道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,那么PCL中也是利用这一思想来进行行人的检测, 总体思路: 1.提取正负样本hog特征 2.投入svm分类器训练,得到model 3.由model生成检测子 4.利用检测子检测负样本,得到hardexample 5.提取hardexamp

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,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行人检测算法,但基本都以该算法为基础框架.因此,Hog+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中.在OpenCV2.0之后的版本,都有Hog特征描述算子的API,而至于SVM,早在OpenC

参考原文: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531 http://www.cnblogs.com/dwdxdy/archive/2012/05/31/2528941.html http://blog.csdn.net/dujian996099665/article/details/8886576 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子:它具有旋转不变性和灰度不变性等显著

一.论文 综述类的文章 [1]P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions on PatternAnalysis andMachine Intelligence, 2012, 34(4): 743-761. [2]M. Enzweiler, and D.Gavrila. Monocular pedestr