Hog特征+SVM常用来做行人检测. opencv中也有Hog特征提取的原码,但是由于原码不是用python写的,而skimage用python实现了,所以就解读的skimage的代码. 先看用skimage库进行HOG特征提取的代码: from skimage.feature import hog from skimage import io im = io.imread('./timg.jpg',as_grey=True) normalised_blocks, hog_image = hog

python skimage图像处理(二) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/66e6261f0279  图像简单滤波 对图像进行滤波,可以有两种效果:一种是平滑滤波,用来抑制噪声:另一种是微分算子,可以用来检测边缘和特征提取.skimage库中通过filters模块进行滤波操作.1.sobel算子sobel算子可用来检测边缘函数格式为: skimage.filters.sobel(image, mask=None) from skimag

python skimage图像处理(一) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/f2e88197e81d 基于python脚本语言开发的数字图片处理包,比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等.PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理,功能有限:opencv实际上是一个c++库,只是提供了python接口,更新速度非常慢.scikit-image是基于scipy的一款图像处理包,它将图片作为numpy数组进

python skimage图像处理(三) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/7693222523c0  霍夫线变换 在图片处理中,霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状,包括直线.圆.椭圆等.在skimage中,霍夫变换是放在tranform模块内,本篇主要讲解霍夫线变换.对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,可用y=mx+b来表示,其中m为斜率,b为截距.但是如果直线是一条垂直线,则m为无穷大,所有通常我们在另一坐标系中表示直线,即极

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.

在最近刷今日头条以及其他媒体软件时,经常会发现一些AI换脸的视频,于是我想,可不可以自己实现一个可以进行人脸识别的软件程序.我的具体流程是先配合python网络爬虫先进行万张PubFig人脸公共图片的爬取,分析出图片具体特征,然后再配合机器学习的OpenCV视觉库进行软件的构建.有一篇Github的文章讲得很详细,大家可以参考:https://github.com/Hironsan/BossSensor. 前几篇博客先向大家讲解如何爬取PubFig人脸数据,然后本片的话先用一些动漫人脸图片,向大

Python面向对象的初始 面向过程的程序设计的核心是过程(流水线式思维),过程即解决问题的步骤,面向过程的设计就好比精心设计好一条流水线,考虑周全什么时候处理什么东西. 优点是:极大的降低了写程序的复杂度,只需要顺着要执行的步骤,堆叠代码即可. 缺点是:一套流水线或者流程就是用来解决一个问题,代码牵一发而动全身. 应用场景:一旦完成基本很少改变的场景,著名的例子有Linux內核,git,以及Apache HTTP Server等. 面向对象的程序设计的核心是对象(上帝式思维),要理解对象为何物

skimage库需要依赖 numpy+mkl 和scipy 1.打开运行,输入cmd回车,输入python回车,查看python版本

#继承 #object 基类,是python定义的所有类的父类 #经典类:不继承object的类称作经典类 #新式类:继承object的类称作新式类 #python 3.x统一为新式类 #经典类是类对象,新式类是类型对象 #经典类的继承是按照继承的顺序进行继承的 #新式类是按照修改的优先级来继承,越后修改优先级就越高. class Parent:                                 #定义一个父类 def __init__(self): self.age = 0 de

1.封装: 封装就是对类和对象的成员访问进行限制,设定可以访问的方式和不可以访问的方式. 分类: 私有化的封装:当前类/对象种可以使用,类/对象外和子类/对象都不可以用 受保护的封装:当前类/对象和子类/子类对象可以使用门,类/对象外不可以使用 公共的封装:任何位置都可以访问! 例: class Father: #属性 sex = '男' age = 48 #私有化封装 #标志就是在属性或者方法前加两个下划线 __wife = '肤白貌美大长腿~' #受保护的封装 #加一个下划线 _money

#coding:utf-8 __author__="tang" #第一个层面的封装:类就是麻袋,本身就是一种封装 #第二个层面的封装:类中定义私有的,只在类的内部使用,外部无法访问 # 任何以单下滑线开头的名字都是内部的,私有的,只在类的内部使用,外部无法访问 # 私有属性.方法——Python并没有真正的私有化支持,但可用下划线得到伪私有 # 尽量避免定义以下划线开头的变量 # (1)_xxx "单下划线 " 开始的成员变量叫做保护变量,意思是只有类对象(即类实例

#什么是多态:由不同的类实例化得到的对象,调用同一个方法,执行的逻辑不同 #多态体现在由一个类实例化出多个对象,这些对象执行相同的方法时,执行的过程和结果不一样--不同的对象调用相同的方法 #多态的概念指出来对象如何通过他们共同的属性和动作来操作及访问,而不需考虑具体的类 # 多态继承有两层意义:1.改变 2.拓展 # 多态就是类的这两层意义的一个具体的实现机制,即,调用不同的类实例化得对象下的相同的方法,实现的过程不一样 # # python中的标准类型就是多态概念的一个很好的示范 class

#什么时候用继承 #1.当类之间有显著不同,并且较小的类是较大的类所需的组件时,用组合比较好 #2.当类之间有很多相同的功能,提供这些共同的功能做成基类,用继承比较好 class Dad: "这个是爸爸类" money=10 def __init__(self,name): print("爸爸") self.name=name def hit_son(self): print("%s 正在打儿子" %self.name) class Son(Da

封装:私有化 class Person(object): def __init__(self): self.__gender = "man" #在类的属性名称前面加__ self.__age = 0 def __add_age(self): #私有的方法 self.__age += 1 def show_gender(self): return self.__gender def get_up(self): print("get_up") self.__add_ag

一.封装 1)封装:是面向对象的一大特点:将属性和方法封装在一个抽象类中.外界使用类创建对象,然后让对象调用内部方法.对象方法的细节都被封装在类的内部. class Person():   def __init__(self,name,weight):    # 初始化方法       self.name = name       self.weight = weight   def __str__(self):     # 定义返回方法       return 'my name is %s,

#在子类中调用父类方法 class Vehicle: country="China" def __init__(self,name,speed,load,power): self.name=name self.speed=speed self.load=load self.power=power def run(self): print("开动啦") class Subway(Vehicle): def __init__(self,name,speed,load,p

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.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,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)主要思

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)

#1,概念 在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别.分类.以及回归分析. SVM的主要思想可以概括为两点:⑴它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分,从而 使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是

1.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.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,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. 实现: