利用Hog特征和SVM分类器进行行人检测

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<em>物体</em>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Dal

matlab版hog+svm图像二分类

该代码实现的是图像的二分类，<em>hog</em>用于图像的特征提取，<em>svm</em>表示的是对特征的分类。解压缩后，在添加到matlab的工作目录后，需要在代码中修改一下资源文件的路径（比如正负样本的图片路径），才可以正确运

HOG+SVM实现小狮子的识别

HOG特征基本介绍： HOG（方向梯度直方图）是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行<em>物体</em>检测的特征描述。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...

【行人检测】利用HOG+SVM训练模型，检测行人

【行人检测】利用HOG+SVM训练模型，检测行人    1.准备样本    2.提取<em>hog</em>特征    3. 训练SVM分类器    4.利用SVM训练的分类器，进行检测本节的训练样本以及训练的分类器参数，有需要可戳：整个流程，1.准备样本：准备正负样本，注意：大小一致，64*1282.利用样本提取<em>hog</em>描述子：维度为3780+1=3781    --imgSize: 64*128    --blo...

利用hog+svm（梯度方向直方图和支持向量机）实现物体检测

最近利用<em>hog</em>+<em>svm</em>做了一个<em>物体</em>检测的小程序，可以先给大家看看实验的结果。从照片中，检测出以任意姿态摆放在任意位置的公仔。n插入图片n其实吧，网上关于<em>hog</em>和<em>svm</em>的教程和书籍也非常多。但是很少有那种让初学者或者不太了解相关内容的人一看就懂的文章或是博客。反正我是看了好多的博客，文章，又找了程序动手做，才能大概理解程序的具体运行过程。所以，我这次重点做一下查漏补缺的工作，我把别人文章里经常会

OpenCv学习笔记15--传统目标检测(HOG+SVM)

此opencv系列博客只是为了记录本人对&amp;lt;&amp;lt;opencv3计算机视觉-pyhton语言实现&amp;gt;&amp;gt;的学习笔记,所有代码在我的github主页https://github.com/RenDong3/OpenCV_Notes.nn欢迎star,不定时更新...nn推荐前辈链接:https://www.cnblogs.com/zyly/p/9651261.html,解释的非常清晰nn...

dlib库学习--------目标检测（hog+svm）

一、训练超参数设置nndlib库中<em>目标检测</em>器训练的超参数由dlib.simple_object_detector_training_options类设定。下面我们来详细看看这个类nnnclass simple_object_detector_training_options():n __init__()n C #sv...

【目标检测】基于SVM+HoG目标检测

最近正在做一个基于<em>目标检测</em>的项目，里面涉及到行人检测、跟踪，这里记录项目历程，以备后期研习。nn【00】前言n       巴拉巴拉--- 在做这个之前，看的论文也比较少，主要是百度、必应一些关键词 行人检测、<em>目标检测</em>等，比较多的算法介绍为HoG+SVM、还有一些机器学习相关的算法，如YOLO等，因为之前在HoG和SVM上花了时间较多，所以现阶段任务是在项目上把它们用起来，后期再考虑往深度学

HOG+SVM实现目标检测

环境：VS2013+OpenCV3.0看论文《Detection and Recognition of Traffic Planar Objects Using Colorized Laser Scan and Perspective Distortion Rectification》，Traffic Planar Objects Detection is implemented by the H...

关于HOG+SVM的经典总结

作者：BERNT SCHIELE 其是计算机视觉以及模式识别方面权威人士，本文重点总结HOG+SVM在分类识别方面的性能，并同其它算法如Adboost,Shape modebased等都作为了比较，相

一次不太成功的项目实战：HOG特征+SVM实现交通标志的检测

本文主要讲如何通过HOG特征和SVM分类器实现部分交通标志的检测。本文中的所有代码都可以在我的github主页上下载：https://github.com/ZhouJiaHuan。由于能力有限，本文的检测思路很简单，主要是用来自己练习编程用，也顺便发布出来供需要的人参考。博客或代码中遇到的任何问题，欢迎指出，希望能相互学习。废话不多说了，下面就来一步步介绍我的检测过程。 数据集 数据集都是...

HOG+SVM代码及文档说明

文档包含了自己利用HOG+SVM制作样本和训练分类器的软件，以及基于C++和opencv实现的HOG+SVM源代码

HOG + SVM 做目标检测、车辆检测

所属知识点：Computer Vision：Feature Extraction；Classifier；Object Detection 微信公众号：“RoboticsCV”（微信号：ModernRobotics）即将运营 归纳和总结机器学习技术的库：ViolinLee/ML_notes 关键概念：梯度计算；直方图统计的方向单元划分（Orientation binning）；描述器区块（Desc...

HOG+SVM总结

纠结了快20天的东西，今天终于有了一个好的结果，利用<em>hog</em>+<em>svm</em>进行行人检测。 纠结过很多地方，不过现在终于理通了，写下总结实为发泄！ 言归正传，实验所用行人库：INRIAPerson。训练过程如下： 1、选定正负样本：正样本、行人库中正样本大小为96x160，比我们需要的64x128窗口要大，是因为每一个边有一个padding，16像素，因此保持中心不动，选取64x128窗口大小的图片作...

SVM + HOG特征实现图像物体检测

'''nSVM + HOG 实现小狮子识别分类n'''nimport cv2nimport numpy as npnimport matplotlib.pyplot as pltn'''n定义参数n'''n#样本图片大小 正负样本个数 正:负 = 1:3左右 block大小 block步长 cell大小 bin的个数nwinSize = (64,128)nposNum = 820nnegNum...

基于HOG特征与SVM的车辆检测方法研究

随着生活水平的不断提高，汽车成为人们生活不可或缺的一部分。汽车总量的不断攀升造成城市交通拥堵不堪，伴随而来是频发的交通事故。在这个背景下智能交通越来越受到人们的关注，与此相关的<em>目标检测</em>技术的研究也得到很大的关注，车辆检测就是其中一个关键的组成部分。车辆检测由于其本身具有的挑战性，例如车辆形状的不同，车辆的视角的不同，车辆的遮挡，光照的差异变化，使车辆检测成为一个十分困难的任务。当前虽然对于车辆检测的研究已经取得一部分的成果，但是现存算法任然具有局限性，在各种环境下无法得到让人满意的效果，因此本文针对车辆检测进行了研究。 本文所做的工作主要包括两个部分：一研究国内外该课题方向的研究现状，对比不同算法的优缺点，研究不同算子提取车辆特征的效果；二是基于前面的研究实现基于HOG特征与SVM分类器的车辆检测系统，验证研究算法的可行性。 经过车辆检测系统的仿真验证，本文研究的方法可以有效的提取图像中的车辆，效果良好，速度在可接受的范围内。

基于SVM+HOG的人脸检测matlab程序

基于SVM+HOG的人脸检测matlab程序。内含lib<em>svm</em>-3.22 SVM库。 资源中tgrs2013_epfifr.rar可不需要解压，可以无视。 该程序自动读取人脸库文件夹下不同人物的照片，可实现遍历文件夹及子文件夹下包含的图片，进而提取特征利用SVM训练分类识别。这可以作为一个baseline，基础框架，在这个基础上可以提取更多特征进而提高识别精度。 由于人脸库是我们自己构造的，涉及了个人隐私，不能共享，所以本程序中人脸库文件下图像需要自己提供哦，然后自己构造相应的训练样本便可以运行了。

【OpenCV3】HOG+SVM目标识别

SVM，即支持向量机，在结合相关特征描述子之后，在目标识别，如行人识别、汽车识别、人脸识别等领域中有着重要应用。opencv中提供了HOG特征描述子，这种特征提供支持SVM的接口。这不再进行原理性的介绍，直接介绍如何使用opencv进行SVM+HOG训练和检测。nn nn1、<em>svm</em>+<em>hog</em>训练nn nnn#include &amp;lt;iostream&amp;gt; n#include &amp;lt;fstrea...

Emgu.CV训练自己的hog特征，可实现任意物体的检测

emgu.cv自行训练HOG，目前最详细的一篇C#资料

OpenCV3.2 HOG+SVM进行物体分类

利用HOG特征+SVM分类器进行<em>物体</em>分类

OpenCV3特征提取与目标检测之HOG（三）——使用HOG加SVM训练自己的行人检测模型

一、概述与资源准备rn二、代码原理rn三、代码流程rn四、具体代码rn五、训练总结rnrn

【Machine Learning】【Python】一、HoG + SVM 物体分类 ---- 《SVM物体分类和定位检测》

----------【2018.09.07更新】---nn如果你看到了这篇文章，并且从github下载了代码想走一遍整个流程。我强烈建议你把《SVM<em>物体</em>分类和定位检测》这一系列的6篇文章都仔细看一遍。内容不多，但会对你理解算法和代码有很大的帮助。nn----------【2018.01.22更新】----降维算法-----nn看了一篇文章介绍t-SNE降维算法的，文章中给出的数据效果比PCA好点，...

基于python的HOG+SVM目标检测算法实现

目录一、场景需求解读二、HOG算法简介三、SVM算法简介四、基于HOG的<em>目标检测</em>算法训练流程五、<em>目标检测</em>代码实现六、非极大值抑制（NMS）简介及代码实现七、NMS效果展示与分析八、思维扩展参考资料注意事项n一、场景需求解读n  <em>目标检测</em>是一个很常见的计算机视觉任务，它在现实场景中具有很多的应用。随着深度学习技术的快速发展，当前主流的<em>目标检测</em>算法主要分为单阶段和双阶段，代表性的算法包括SSD和Fas...

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)

第十八节、基于传统图像处理的<em>目标检测</em>与识别(HOG+SVM附代码)

训练hogsvm分类器并实现多尺度检测（一）

一、实践证明，vs2017 opencv4 release x64环境下的训练速度比vs2013 opencv3 debug x86快得多rn为了提高训练速度，打算去工作站训练。然而，工作站是Linux。于是我先在笔记本的linux下试试，环境是Ubuntu18.04。rn二、安装搜狗输入法rn1、打开ubuntu软件管理，搜fcitxrn2、把企鹅图标都安装上rn3、去搜狗官网下载deb安装包，双击即可安...

SVM+HOG (行人、车辆等检测)

提取正负样本的HOG 特征，目标可以是行人、车辆等等，提取的<em>hog</em>特征输入SVM中进行训练生成检测器，可以实现<em>目标检测</em>。注：检测窗口根据目标大小进行设定。

自己训练SVM分类器进行HOG行人检测

自己训练SVM分类器进行HOG行人检测. 环境为VS2010 + OpenCV2.4.4. 使用时请自行修改工程的include目录和lib目录配置。 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。 SVM使用的是OpenCV自带的CvSVM类。

机器视觉：物体识别与跟踪（车辆检测，实战项目）第一部分：HOG+SVM

HOG + SVMnn本文根据梳理Udacity项目vehicle tracking的完成过程，将关键过程描述出来，方便以后复习nnHOG （Histogram of Gradient）参考资料：https://blog.csdn.net/abc2412151342/article/details/79904317nnnn本文代码地址：https://github.com/Kidra521/Ca...

python通过HOG+SVM实现行人检测思路

一、思路nn1、选取窗口宽高为 64*128 ，block大小为 16*16像素，block步长为8像素，cell为8*8像素，每个cell分9个bin，其他参数都默认nn        这样的话，一个block有4个cell，一个cell有9维，那一个block有 4*9=36维特征描述子，宽为64，x方向能有(64/8)-1 = 7 个block，高为128，y方向能有(128/8)-1=15...

SVM+HOG对图像进行多分类（OpenCV实现）

前几个月写了篇关于MATLAB实现SVM+HOG对图像进行多分类，链接：http://blog.csdn.net/cuixing001/article/details/70908064，先开始是用opencv实现的，可是识别效果很差，以为我写错代码了，后来纠结了好久好久，才发现是核函数选择有很大问题！这次改为线性核，效果在这些图片中（所用的图像数据集为:链接: https://pan.baidu.

基于python的行人与车辆检测和跟踪实现（HOG+SVM/HAAR）

博文：基于python的行人与车辆检测和跟踪实现（HOG+SVM/HAAR） 链接：https://blog.csdn.net/qq_38523834/article/details/89619697 文件里面有我提到的视频，cars.xml文件和myhaar.xml文件。需要的Python库在requirements.txt有提及： cmake==3.12.0 dlib==19.16.0 numpy==1.15.3 opencv-python==3.4.3.18 这些是最低版本，可以比这个高。我是用python3.6运行的。 没有安装dlib库的同学，注意在安装好所需库之后，需要自行下载一个.whl文件后才能用pip install dlib 安装成功哦。 相关下载链接在这个博文里：https://blog.csdn.net/wzx479/article/details/79890440

HOG+SVM行人检测

前言nn在前面的博客：HOG特征检测学习笔记中，介绍了HOG特征，也附有代码实现。这篇博客中将会使用HOG+SVM这一经典的<em>目标检测</em>算法来进行行人检测，但是不会讨论HOG或者SVM的理论部分，如果有不懂的请自行查阅以前的博客。我分别写了python版本和C++版本的demo，数据集是直接下载了别人的，这些都会附在文章的最后。 n网上也有很多介绍HOG的不错的文章：nnn HOG+SVM行人检测的...

HOG_SVM的python实现

HOG提取特征，<em>svm</em>分类，python语言实现

OpenCV实战4： HOG+SVM实现行人检测

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<em>目标检测</em>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。nn HOG的核心思想是所检测的局部<em>物体</em>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（...

SVM+HOG：用初次训练的.xml分类器在负样本原图上检测生成HardExample样本

难例(或叫做难样本，Hard Example，Hard Negative，Hard Instance)是指利用第一次训练的n分类器在负样本原图(肯定没有人体)上进行行人检测时所有检测到的矩形框，这些矩形框区域很明显都是误报n，“把这些误报的矩形框保存为图片”，这些误检的图片就是HardExample图片。n 把HardExample图片加入到初始的负样本集合中，重新进行SVM的训练，可显著减少

一种融合HOG人体目标检测和SVM分类器的安全帽识别方法

一种融合HOG人体<em>目标检测</em>和SVM分类器的安全帽识别方法

基于HOG特征提取的svm行人头肩训练

基于HOG特征提取的<em>svm</em>行人头肩训练，提供训练集和测试集的图片，结果导出在txt文件中。

OpenCV3特征提取与目标检测之HOG（二）——使用官方的行人分类器实现行人检测

1、概述n前面看到如何使用HOG去提取一张图像的中的局部目标的特征，那么得到了这些特征之后，用来做什么，opencv的官方给了一个使用HOG进行行人检测的demo。所加载的分类器是官方已经训练好的，而官方是使用HOG和SVM实现的。n2.代码流程nn...

基于Python和Opencv的目标检测与特征

1.<em>目标检测</em>n(1)什么是<em>目标检测</em>？n判断一副图像或者视频的一帧存不存在目标<em>物体</em>，例如检测一幅图片中有没有花，有 没有人脸，或者检测一段视频中行驶过的车辆、行人等 检测完成后，也可以继续往深做目标识别，例如判断检测出的车是什么车，检测出的人脸是谁等等，在今后机器学习算法以及深度学习、人工智能的发展下，对目标的快速精准识别已经成为可能n(2)基本步骤nnnn从上图我们可以看出来，通过对一副输入图像或...

OpenCV3特征提取与目标检测之HOG（一）——HOG的概述与原理

一、HOG概述n二、HOG的原理n三、HOG的应用nn

基于HOG-SVM的行人检测——OpenCV实现

基于HOG特征和SVM学习算法的行人<em>目标检测</em>，该代码是C++下的OpenCV实现

利用hog特征训练svm识别位置固定验证码

RT（纯做记录）n说要了解github但是还没迈出艰难的第一步，主要是代码太水。今天整理了一下，并且用了sklearn模块的<em>svm</em>进行<em>hog</em>特征提取来识别验证码，一个原因是上一篇博客的<em>svm</em>训练出来的模型，对于z的识别一直错误，一直识别成S。所以对特征这块来试试<em>hog</em>特征，对于我的样本集，效果非常好。nn训练集n首先制定训练集，上一篇博客 中有说到，如何手工制作验证码训练集，但是没有图，这里详细带...

图像识别--Java中使用openCV提取Hog特征通过SVM训练实现图像识别

图像识别大致可以分为这么几步：rn1.对训练图片进行预处理rn2.对预处理的图片进行Hog特征提取rn3.使用SVM分类器对特征进行分类形成模型rn4.根据模型对测试图片进行预测rn rn以下都是通过openCV实现（若直接使用openCV提取Hog特征可直接跳过预处理阶段直接看Hog特征提取阶段）：rn预处理阶段：rn1.图像的灰度化处理rnImgproc.cvtColor(imageMat,

OpenCV3.1 SVM+HOG训练经验总结

问题一：这个问题是比较乌龙了。我的训练样本是两个类别，正确的情况下是生成一个决策函数，而我却得到了三个。运行总是出错。rn                因为由getDecisionFunction(0,<em>svm</em>_alpha,<em>svm</em>_svidx)得到的<em>svm</em>_alpha出错，导致矩阵维数不能对齐;rn原因：rn        我实际负样本数是5339，我却误写为5341，导致给标识和特征的矩阵多出两

hog+svm 实现行人检测（C++ opencv3.4）

最近想学下传统机器学习方法来实现<em>目标检测</em>，从头到尾下来记录下自己的代码过程行人检测加粗样式rn数据集准备：INRIA行人检测数据集百度云下载，http://pan.baidu.com/s/1eSdlw7grn下载完之后我们解压可以看到数据集文件分布rnINRIADATA{**加粗样式**rn normalized_images{rn train{rn pos:96x1...

svm+hog图片分类 java版

参照链接http://blog.csdn.net/m_wbcg/article/details/75092947，做了个图像二分类的小测试，记录下public class Svm_train {n public void <em>svm</em>_train(){n Integer ITERATION_NUM = 10000;n String traintxt = &quot;D:/mnis...

【机器学习--SVM+Hog特征描述进行图像分类】

Hog特征描述子作为深度学习之前比较火的人工特征描述子，往往和<em>svm</em>结合应用于行人检测等分类领域，在机器学习中仍具有比较好的应用。nn具体在opencv使用步骤如下：nnHog特征的数据集与标签数据集制作处理。n 训练<em>svm</em>分类器n 加载分类器进行预测n手写数字的识别是在很多领域常常遇见的情况，虽然简单但是不可或缺，也适合将整个处理过程进行统一学习。具体代码如下：nnnn#include &lt;...

【机器学习】传统目标检测算法总结

<em>目标检测</em>是什么nnobject detection，就是在给定的图片中精确找到<em>物体</em>所在位置，并标注出<em>物体</em>的类别。所以，object detection要解决的问题就是<em>物体</em>在哪里以及是什么的整个流程问题。nn然而，这个问题可不是那么容易解决的，1、<em>物体</em>可以出现在图片的任何地方，并且其尺寸变化范围很大。2、摆放<em>物体</em>的角度，姿态不定。3、<em>物体</em>还可以是多个类别。nnn目前学术和工业界出现的<em>目标检测</em>算法分成...

基于深度学习的图像目标检测(上)

n n n 有了美丽的封面， 写的兴致又来了。 我们在“深度学习名校课程大全”里面介绍了深度学习的课程。 在“人工智能深度学习人物关系[全]”里面介绍了部分深度学习的人物。 这里简要概述下下部分图像<em>目标检测</em>深度学习模型。前言有一些图像分割的背景知识也很有意思，简单列下， 概述下来，主要是五大任务， 六大数据集， 七大牛人组，一个效果评估。五大图像处理任务1. 图像分类...

HOG做目标检测步骤

This method can be broken into a 6-step process, including:nnSampling positive imagesn Sampling negative imagesn Training a Linear SVMn Performing hard-negative miningn Re-training your Linear SVM usi...

emgucv自行训练HOG3.1

emgu.cv 3.1自行训练HOG emgucv自行训练HOGemgucv自行训练HOG

C#与opencv（emgucv）结合例程

实现opencv在C#语言中的开发，以工业摄像头Discovery MH15为例，解决了图片格式转换的问题。

HOG与SVM训练流程总结

以下内容为初步总结HOG特征的SVM训练流程：nn流程1nnnn流程2nn

LBP/HOG/SIFT/SURF特征SVM的trainAuto范例

在开源的车牌识别系统EasyPR中，用SVM（支持向量机）模型甄选出候选车牌中真正的车牌。目前EasyPR1.4的SVM模型输入的是LBP特征，本代码将EasyPR的<em>svm</em>_train.cpp独立出来，包含SIFT和SURF结合BOW作为SVM输入，以及LBP和HOG特征作为SVM的输入。

hog+svm训练自己的分类器

一、原理简述nHOG: 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<em>物体</em>检测的特征描述子。HOG特征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. nSVM: (Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识...

HOG_SVM的行人检测

基于HOG和SVM的行人检测 matlab平台

SVM+HOG识别数字

想实现一个SVM分类器，在网上找了好久，都不能编译，心态要崩了，下楼去跑了一会儿步，才恢复过来。最后找到了一个博客，实现成功了。nn根据网上的教程，我复现了一遍，详见该博客https://blog.csdn.net/wf15725243865/article/details/80894132nn这期间，我遇到了几个很蠢的问题。nn1.一个项目下我编写了多个main函数，当然出错啦nn2.别人博客上...

OPENCV3之SVM+HOG打开的正确姿势

# 环境: win10+python3+opencv3n'''n因为在做一个手势识别的项目,发现网上五花八门的错误啊 有木有!!.一番摸索,翻墙,折磨才终于找到了正解.n整个算法全部使用opencv模块，包括<em>hog</em>，<em>svm</em>n'''n# nn# 设置HOG一些参数,nnwinSize=(30,60)nblockSize=(10,20)nblockStride=(5,10)ncellSize=(5,...

opencv3使用svm+hog训练数字

先暂时把opencv3的具有参考价值的文章放一下： n1、主要参考这个文章，但是他的是opencv2 文章名称： 使用 <em>svm</em>+<em>hog</em> 训练，检测手写数字：https://blog.csdn.net/weixin_37721518/article/details/74187127 n2、这个是opencv3的，部分参考这个，也理解了一些参数如何修改https://blog.csdn.net/...

使用svm + hog 实现图片分类器 (附源码)

一、前言nn<em>hog</em>是一个基于梯度的直方图提取算法，最初用于行人检测，效果拔群。之后DPM的出现将行人（目标）检测的准确率产生了巨大的提升。HOG特征提取在opencv2.2+版本里面已经实现。我的另外一篇博客推荐了几个很好的关于理解<em>hog</em>特征的博客。n以下在推荐两个：nnhttp://blog.csdn.net/raocong2010/archive/2011/03/11/6239431

opencv3.1 /vs2013使用hog+svm完成一个多分类问题

最近完成一个<em>svm</em>的多分类问题，中间遇到了一些小问题，特意来这里总结一下。遇到的第一个是提取<em>hog</em>特征的时候，运行到<em>hog</em>.compute时，内存总是出现各种错误。这个问题并没有得到合理的解决方式，网上也有出现相关的错误的情况。我并没有解决这个问题，只是将debug模式调整成release模式，程序就编译通过了。没看到比较通用的解决方案。网上有提供一种将调试模式改成mtd的，但那个对我的工程好像不...

HOG+SVM样本训练测试例子

// HOG+SVM.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。rn//rn#include "stdafx.h"rn#include rn#include rn#include rn#include rn#include rn#include rn#include rn#include rn#include rnusing namespace cv;rnusing namespace std;rn

opencv中应用HOG特征训练SVM多分类器的一般框架

opencv中应用HOG特征训练SVM多分类器的一般框架

HOG+SVM原版C++代码，略修改，编译成功

HOG+SVM算法作者Dalal提供的C++源码，经过本人在ubuntu15.10（32位）下测试：boost使用apt-get安装，其他包使用作者提到的版本编译安装，此时仍无法顺利编译learcode。本人根据编译错误信息不断修改，此压缩包中的是可以用于编译的版本，希望对于做行人检测的你有所帮助！！

VS2013+OPENCV2.4.10 提取HOG特征使用SVM多分类手势识别

使用VS2013+OPENCV 2.4.10 离线训练及识别手势图片获得识别率

opencv hogsvm的使用方法

对opencv中的<em>hog</em><em>svm</em>进行封装，给出一个例子如何训练/检测

python hog+svm 工具箱调用

1、使用实例https://www.cnblogs.com/luyaoblog/p/6775342.html2、install scikit-learnhttp://scikit-learn.org/stable/install.html3、scikit-learn使用手册http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-skle...

OPENCV HOG特征+SVM分类器行人识别（从训练到识别）

代码注解详细，适合初学者读懂，压缩包内含两部程序，请仔细研读，OPENCV HOG特征+SVM分类器行人识别（从训练到识别）

HOG+SVM实现数字识别

在OpenCV3.4.1上使用<em>hog</em>+<em>svm</em>实现了数字识别，提供了检测与训练部分，训练已经训练，可以直接运行。

OpenCV3.2.0中使用HOG特征训练SVM分类器时重点注意事项

本篇文章主要是本人在编程的过程遇到的，困扰了我好久的几个小问题，在此与大家分享，希望大家不会被相同的问题所困扰。

帮助曾经像自己一样的小白，快速了解hog和svm，从而学会运用这两个算法来做些简单的行人检测

主题是帮助曾经像自己一样的小白，快速了解<em>hog</em>和<em>svm</em>，从而学会运用这两个算法来做些简单的行人检测。n    那个我是天津理工大学的一名本科学生，2019届。有幸在大一考完C语言之后呢，碰到了学院的一位老师，他是做计算机视觉的，然后经过很久的积累，开始走上了简单的计算机视觉之路，就是opencv。说这么多就是让大家知道，opencv不难，难的是坚持，为自己的目标所坚持。n简单的看完毛星云的op

经典的行人检测算法，利用HOG和SVM实现此算法

经典的行人检测算法，利用HOG和SVM实现此算法。已调试可以正常运行。

svm hog图像分类

%读取训练集，测试集nimdstrain=imageDatastore('E:\<em>svm</em>\train_images','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');nimdstest=imageDatastore('E:\<em>svm</em>\test_image');n%计算训练集数目ntrain_disp=countEachLabel(imdstr...

opencv（三）：HOG+SVM实现手写字符识别

前言nn利用HOG特征和SVM分类实现手写字符识别。

自己hog+svm训练过程

C++2013+OpenCV2413环境下，自己训练<em>svm</em>分类器包括一些测试图片以及测试结果 刚开始实验样本量不是很多 亲测有效 现在想进行视频行人检测 有大神可以留下联系方式 有问题请教

SVM+HOG：利用训练好的XML进行行人检测（检测效果）

说明：HOG+SVM生成的.xml文件不能用人脸的代码进行测试效果，必须用下面的代码才能测试代码。#include n#include n#include n#include n#include <opencv2/imgproc/imgproc

Opencv3.0 手写数字识别（Hog特征+SVM分类器）

基于Hog特征+SVM分类器，利用Opencv3.0进行手写数字识别的源代码及所需资源文件（训练图片、测试图片）

基于matlab 的目标中心检测

（1）要求：找一幅黑背景图像，图像上有一个白色的目标，要求找出目标的中心（目标不能是简单的正方形）。 （2）程序： clearI = imread('/Users/home/Downloads/红外技术.jpg');%读取读取图片所在位置BW = im2bw(I);%图像二值化[L,num]= bwlabel(BW);%返回一个和BW大小相同的矩阵LSTATS = regionprops(L,'C...

基于HOG特征和SVM的手势识别

为克服环境带来的影响，借鉴了近年来在<em>目标检测</em>研究中应用较多的梯度方向直方图（HOG）技术，将其用于手势识别中。这种方法使得基于视觉的手势识别对环境不再敏感，得到了较好的识别效果。

简单实现一个人脸检测器(HOG+SVM实现人脸检测)

第一步，准备数据。rn原始数据采用FDDB人脸检测测评数据集，FDDB是全世界最具权威的人脸检测评测平台之一，包含2845张图片，共有5171个人脸作为测试集。测试集范围包括：不同姿势、不同分辨率、旋转和遮挡等图片，同时包括灰度图和彩色图，标准的人脸标注区域为椭圆形。rn       当然，为了简单起见，我们不直接使用这个数据集。我的做法是，自己做一些正样本和负样本数据集。正样本，即人脸，从FDD

基于SVM+HOG的手写体数字识别

本文是对下面这篇文章的一些略微详细的解释。。。OpenCV Hog+SVM 学习最近在学习数字识别，搜索资料的时候，发现了这篇文章。文章很久了，是2013年发的，那时候我才刚上大学。。。。。用的是HOG+SVM来进行手写体数字识别。现在都是用神经网络来进行手写体的识别。但是老的方法有些时候还是很好用的。这篇文章写得很详细了，我在参考这篇文章复现这个小工程的时候遇到了一些问题，主要记录一下这些问题。...

SVM分类器实践，检测是否有篮球

对于<em>svm</em>的原理在上一章有了一个基础的了解，主要是用的OPencv提供的相关算法去实现的。要彻底了解SVM需要，还需要继续花时间和精力。这里来了解一些如何使用SVM分类器进行<em>物体</em>识别。这次就以识别篮球为例子。首先我们要对一个环境进行训练。我们需要一个正采样和一个负采样。我们在工作目录下建立一个train目录 n在train目录下，pos放置的是有篮球的图片，neg目录下放置的是没有篮球的图片 nne

HOG+SVM行人检测算法

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OpenCV1.0版本就已经集成进去

OpenCV之 HOG检测子针对SVM线性核的检测

要做一些行人检测方面的工作，环境为vs2010+OpenCV2.4.4n        参考博客：http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/16105073n                             http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/16113373

Opencv实现行人检测(HOG + SVM)

1. 理论基础nn使用OpenCv进行行人检测的主要思想: HOG + SVM nHOG: 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<em>物体</em>检测的特征描述子。HOG特征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. n SVM: (Support Vector Machine)指的是支持向量机，是...

HOG + SVM 进行图片分类（python）

前言nn大家能看到这篇文章，想必对HOG还是有些了解了，那我就不赘述了，其实我自己不太懂，但是还是比刚开始好一些了。下面我的代码是参考这位博主的：点我查看nn上面那位博主是用的cifar-10数据集，但是我们的数据集很可能是普通的图片，所以我进行了一些改进。nnnn注意事项：nnn你的图片必须是正方形，如果需要调整图片大小，建议百度一下，python几行就可以搞定了，最后把图片全部换成宽高相等的。...

用opencv实现HOG+SVM行人检测

用opencv实现HOG+SVM行人检测HOG Descriptors 是Navneet Dalal在2005年提出的一种特征，是行人检测方面的经典特征。在opencv中当然也提供了这种方法的实现。我们可以先跑一跑opencv自带的实现方法，使用opencv中已经训练好的SVM分类器，代码如下。n#include n#include nin

行人检测(HOG+SVM)

行人检测的原理和代码, 这里应用HOG+SVM, 以及行人检测的数据集的资源.

Opencv之HOG特征与SVM相结合的人体检测

Hi洛基又回来了，最近正在学习计算机视觉和机器学习，这两门课程都要求做课程设计，于是我想到了这个一举两得（偷懒- -）的题目。n首先来说说图像处理领域的HOG特征：nnnnHOG（histogram of oriented gradient） 是用于<em>目标检测</em>的特征描述子，由Navneetn Dalal和Bill Triggs于05年在CVPR首次提出，是用于静态图像或视频行人检测的实用

20行实现行人检测HOG+SVM

opencv作为开源的视觉库，其早已集成<em>hog</em>+<em>svm</em>算法。所以只需要调用api就可以简单的实现行人检测。nnnn# -*- coding: utf-8 -*-n# 行人检测nimport cv2nimport numpy as npndef <em>svm</em>detectperson(img):n <em>hog</em>=cv2.HOGDescriptor()n <em>hog</em>.setSVMDetector(cv2.H...

提取HOG特征训练SVM分类器（一）HOG篇

利用<em>hog</em>特征训练<em>svm</em>分类器的总体思路：n1、提取正负样本<em>hog</em>特征n2、投入<em>svm</em>分类器训练，得到modeln3、由model生成检测子n4、利用检测子检测负样本，得到hardexamplen5、提取hardexample的<em>hog</em>特征并结合第一步中的特征一起投入训练，得到最终检测子。

hog+lbp+svm人脸识别 特征融合

采用lbp和<em>hog</em>特征提取融合，<em>svm</em>分类的人脸识别程序

SVM+HOG对图像进行分类（MATLAB实现）

主要完成对多种类型的图像进行分类，1、对图像HOG特征进行提取。2、SVM对提取的特征进行训练。3、预测未知图像。

基于hog+pca+svm行人检测源码

基于<em>hog</em>+pca+<em>svm</em>行人检测源码，包括训练以及检测的所有的代码，希望可以帮助到需要的人。

SSM（Spring MVC、Spring、Mybatis）三大框架搭载及用户注册案例源码下载

使用maven与MyEclipse整合ssm(Spring MVC、Spring、Mabatis)三大框架并实现用户注册实例源码下载，里面包含一个src目录、pom.xml文件，以及readme.txt。请先阅读readme.txt里面的内容. 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/beauxie/9689627?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/beauxie/9689627?utm_source=bbsseo[/url]

职工管理系统+说明书下载

1. 用户登录，登录后可对职工信息进行维护。 2. 职工信息录入功能、修改和删除功能。 3. 查询和排序功能： 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/tjuci06/2001083?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/tjuci06/2001083?utm_source=bbsseo[/url]

Linux C 编程课件下载

总结Linux下C语言编程重点，内容详见，对于初学者很有益处。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/yuanfangdenahan/2856383?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yuanfangdenahan/2856383?utm_source=bbsseo[/url]

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