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

目录 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面 1. 判定系数 2. 朴素贝叶斯 3. 自举重采样方法 4. 白化 5. 机器学习章节总结 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面 参考书 <Python数据科学手册>第五章"机器学习" 工具 Jupyter Lab 作用 给书中没有的知识点做补充. 1. 判定系数 定义 判定系数(coefficient of determination),也叫可决系数

实现步骤 先计算每一个像素点位置上x和y方向上的梯度. 这样在每一个像素点位置上得到一个二维向量, 计算它的方向和模长 将图片分为一个个的cell, 如\(8\times 8\). 计算它的HOG: cell内的每个像素都给它的梯度方向所在bin投票, 票的权重是梯度向量的模长. 将cell组成一个个block, 例如\(4 \times 4\)个cell一个block. Block与block之间可以重叠. 将block内所有cell的HOG拼成一个一维向量, 然后normalize. 将一张

介绍 在机器学习算法的世界里,特征工程是非常重要的.实际上,作为一名数据科学家,这是我最喜欢的方面之一!从现有特征中设计新特征并改进模型的性能,这就是我们进行最多实验的地方. 世界上一些顶级数据科学家依靠特征工程来提高他们在竞赛排行榜得分.我相信你甚至会在结构化数据上使用各种特征工程技术. 我们可以将此技术扩展到非结构化数据(例如图像)吗?对于计算机视觉爱好者来说,这是一个有趣的问题,我们将在本文中解决这个问题.准备好对图像数据进行特征提取形式的特征工程吧! 在本文中,我将向你介绍一种流行的图像

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

说明:若没有训练级联表,则需要相关级联表才能实现功能 文字识别 # -*- coding: utf-8 -*- """ 简介:用样本训练数据,再识别 """ import cv2 import numpy as np from PIL import Image #Python Image Lib import skimage.feature as feature2d import sklearn.neighbors as nhb from skl

1.车牌检测 ''' 项目名称:opencv/cv2 车牌检测 简介: 1.训练级联表 ***.xml [跳过...] 2.用如下代码加载级联表和目标图片识别车牌 注:推荐用anconda安装opencv库 ''' import cv2 detector = cv2.CascadeClassifier() #实例化检测器 detector/检测器 ret = detector.load('plate_cascade.xml') #加载级联表,注:Python加载文件需要load(加载)一下,C+

本章的思路在于揭示VC Dimension的意义,简单来说就是假设的自由度,或者假设包含的feature vector的个数(一般情况下),同时进一步说明了Dvc和,Eout,Ein以及Model Complexity Penalty的关系. 一回顾 由函数B(N,k)的定义,可以得到比较松的不等式mh(N)小于等于N^(k-1)(取第一项). 这样就可以把不等式转化为仅仅只和VC Dimension和N相关了,从而得出如下结论: 1 mh(N)有break point k,那么其就是多项式级别

安装 1. 在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/ 中下载libsvm 2. 按照http://zjhello123.blog.163.com/blog/static/25495143201251792625811/ 中的安装方法安装libsvm 3. 设置路径. 如果不设置的话会报错:Error using svmtrain (line 233) Y must be a vector or a character array. 我开始设置了也报错,后来重新mak

# Extracting features from categorical variables #Extracting features from categorical variables 独热编码 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer onehot_encoder=DictVectorizer() instance=[{'city':'New York'},{'city':'San Francisco'}, {'city

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 skimage import data,filters import matplotlib.pyplot as plt img = data.camera() edges = fil

42028: Assignment 1 – Autumn 2019 Page 1 of 4Faculty of Engineering and Information TechnologySchool of Software42028: Deep Learning and Convolutional Neural NetworksAutumn 2019ASSIGNMENT-1 SPECIFICATIONDue date Friday 11:59pm, 19 April 2019 (Extende

在基于深度学习的目标检测算法的综述 那一节中我们提到基于区域提名的目标检测中广泛使用的选择性搜索算法.并且该算法后来被应用到了R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN中.因此我认为还是有研究的必要. 传统的目标检测算法大多数以图像识别为基础.一般可以在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,对这些区域框提取特征并进行使用图像识别分类方法,得到所有分类成功的区域后,通过非极大值抑制输出结果. 在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,就是在原始图片上进行

Describing Videos by Exploiting Temporal Structure Note here: it's a learning note on the topic of video representations. Link: http://120.52.73.75/arxiv.org/pdf/1502.08029.pdf Motivation: They argue that there are two categories of temporal structur

背景 看了些许的纹理特征提取的paper,想自己实现其中部分算法,看看特征提取之后的效果是怎样 运行环境 Mac OS Python3.0 Anaconda3(集成了很多包,浏览器界面编程,清爽) 步骤 导入包 from skimage.transform import rotate from skimage.feature import local_binary_pattern from skimage import data, io,data_dir,filters, feature fro

这个用例说明 BRIEF binary description algorithm from skimage import data from skimage import transform as tf from skimage.feature import (match_descriptors, corner_peaks, corner_harris, plot_matches, BRIEF) from skimage.color import rgb2gray import matplot

这个用例主要介绍利用三种算法对含有blob的图像进行检测,blob 或者叫斑点,就是在一幅图像上,暗背景上的亮区域,或者亮背景上的暗区域,都可以称为blob.主要利用blob与背景之间的对比度来进行检测.这个用例介绍了三种算法; Laplacian of Gaussian (LoG) 这是速度最慢,但是最准确的一种算法,简单来说,就是对一幅图先进行一系列不同尺度的高斯滤波,然后对滤波后的图像做Laplacian运算,将所有的图像进行叠加,局部最大值就是所要检测的blob,这个算法对于大的blob

LBP算子特点 LBP(Local Binary Pattern),即局部二值模式,属于一种图像预处理算法,具有光照不变性和旋转不变性. 我目前做的项目是人脸表情识别,采用这种算法可以减少光照和人脸旋转对表情分类结果的影响,提升识别算法的鲁棒性(还没有完全的实践确认). LBP的发展过程 八邻域LBP 取一个像素点的周围8个邻域点,根据邻域点和中心像素点之间的相对大小关系,将高于中心像素点的邻域点取为1,低于中心像素点的邻域点取为0,并将其全部连接成一个8位二进制数,将此二进制数作为中心像素点的

目录 1. 可选算法 1.1. Laplacian of Gaussian (LoG) 1.2. Difference of Gaussian (DoG) 1.3. Determinant of Hessian (DoH) 2. skimage 代码实现 3. 基于 OpenCV 3.1. 过滤斑点 blob 或者叫斑点,就是在一幅图像上,暗背景上的亮区域,或者亮背景上的暗区域.由于斑点代表的是一个区域,相比单纯的角点,它的稳定性要好,抗噪声能力要强,所以它在图像配准上扮演了很重要的角色. 同时

SIFT :scale invariant feature transform HOG:histogram of oriented gradients 这两种方法都是基于图像中梯度的方向直方图的特征提取方法. 1. SIFT 特征  实现方法: SIFT 特征通常与使用SIFT检测器得到的感兴趣点一起使用.这些感兴趣点与一个特定的方向和尺度(scale)相关联.通常是在对一个图像中的方形区域通过相应的方向和尺度变换后,再计算该区域的SIFT特征. 首先计算梯度方向和幅值(使用Canny边缘算子在