HOG+SVM物体目标检测

GL_a_ 2017-07-31 06:54:57

一直有个疑问，利用HOG训练时，样本大小比如为64*64，在检测阶段，检测图片必须和训练样本一样大小吗？具体在训练阶段样本的选择，制作以及检测前需要什么处理？

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GL_a_ 2017-08-01

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查阅相关资料，问题已经解决。检测图片可以是比训练样本大，opencv封装的函数可以多尺度检测目标

object_detection_hog_svm 使用HOG和SVM进行目标检测，主要代码来源于，可直接参考该仓库，本仓库仅仅为了自己的理解对文中代码进行阅读，后期加入定制的目标检测方法以及数据集。基本思路训练过程准备一个数据集，包含pos（存在检测物体）和neg（不存在检测物体），这个数据集中的图像大小相同，比如（40, 100）高度x宽度，那么使用HOG检测子对数据集检测HOG特征，pos标记为正例样本，neg标记为负例样本，输入到SVM分类起进行训练，得到分类模型。测试过程输入一张图像，使用图像金字塔对图像进行下采样，每一个octave的图像进行滑窗操作，滑窗大小与训练数据集中的图像大小相同，比如（40, 100）高度x宽度，每一次滑窗后的图像提取HOG特征子，输入训练好的SVM分类器中进行预测，如果检测结果为正例样本，即pos存在检测物体，那么记录该检测结果，detect

hog svm matlab代码 目标检测资源总结 目标检测是什么：图像分类，检测及分割是计算机视觉领域的三大任务。图像分类模型是将图像划分为单个类别，通常对应于图像中最突出的物体。但是现实世界的很多图片通常包含不只一个物体，此时如果使用图像分类模型为图像分配一个单一标签其实是非常粗糙的，并不准确。对于这样的情况，就需要目标检测模型 目标检测模型可以识别一张图片的多个物体，并可以定位出不同物体（给出边界框）。 目标检测在很多场景有用，如无人驾驶和安防系统等。 目标检测方法传统方法 1.（2001CVPR Paul Viola, Michael J. Jones）级联分类器框架：Haar/LBP/积分HOG/ACF feature+Adaboost boosting由简单弱分类拼装强分类器的过程实践： 2.（2005CVPR）HOG+SVM | Histograms of oriented gradients for human detection 由于原始的Haar特征太简单，只适合做刚性物体检测，无法检测行人等非刚性目标，所以又提出了HOG+SVM结构实践： 3.(201

hog svm matlab代码Human_following_robot 一个细致而健壮的目标检测和跟踪系统仍然是计算机视觉领域的里程碑。影响模型准确性的各种因素包括光照、场景中的噪声、遮挡效果和姿态变化，其中光照源及其相对于物体的方向起着举足轻重的作用。光照变化可能导致跟踪算法丢失场景中的对象。本文提出了一个在不同光照下跟随人类的机器人的模拟。机器人上的相机由定向梯度直方图 (HOG) 方法和 SVM 分类器辅助，用于使用海龟机器人检测和跟踪场景中的人类。虚拟机按照中所述下载虚拟机以使用 ROS 和 Gazebo 安装 VM。 MATLAB 您可以从以下位置安装 Matlab Matlab 中的依赖项你需要安装 Matlab 的导航工具箱、计算机视觉工具箱、机器人工具箱才能工作。怎么跑完成所有依赖项的安装后，您就可以开始了。启动安装有 ROS indigo 的虚拟机。仅使用海龟机器人打开一个空场景。打开两个 matlab 实例，同时运行检测代码和移动代码。在两个单独的 matlab 应用程序上同时运行 movesh.m 和 human_detectio

目标检测式内容放大方法可以对图片的内容采取不同的关注度，并且能够维持图像的整体效果。当检测出目标区域后，在对图像进行操作时，能够保持该区域内容的连贯性，使该区域的内容有明显的放大效果。利用基于方向梯度直方图（HOG）的目标检测算法在多尺度空间中提取图像的特征信息，并将所得的HOG描述符通过线性支持向量机（SVM）进行识别分类后，利用非最大化抑制算法对所得的多个边界框做融合处理得到包含目标物体的最优边界框，再用权值函数M改变边界框相关区域内各像素点的能量值，通过移除一些与周围区域相关度小的接缝，从而使目标区域内容达到更合理的放大效果。

OpenCVForUnity是一个为Unity开发者定制的开源计算机视觉库插件，提供了强大的计算机视觉算法和工具函数，以及易于使用的API接口。该插件能够帮助开发者在Unity中轻松地添加图像处理和计算机视觉功能，例如图像识别、人脸识别、目标跟踪、物体检测等。 OpenCVForUnity的主要功能包括以下几个方面：图像处理和计算机视觉算法 OpenCVForUnity提供了多种图像处理和计算机视觉算法，例如边缘检测、滤波器、形态学操作、颜色空间转换、直方图均衡化等。同时，它还提供了多种常见的计算机视觉算法，例如特征提取、描述符提取、机器学习等。目标跟踪 OpenCVForUnity提供了多种目标跟踪算法，例如KCF、MIL、TLD等，同时还支持多目标跟踪。开发者可以使用这些算法来实现目标跟踪、手势跟踪、运动识别等功能。人脸识别和检测 OpenCVForUnity提供了人脸检测和识别算法，例如HaarCascade、LBP、能量模型等，能够实现人脸检测、人脸识别、表情识别等功能。物体检测 OpenCVForUnity提供了多个物体检测算法，例如基于HOG描述符的SVM

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