HOG+SVM流程 1.提取HOG特征 灰度化 + Gamma变换(进行根号求解) 计算梯度map(计算梯度) 图像划分成小的cell，统计每个cell梯度直方图 多个cell组成一个block, 特征归一化 多个block串接,并归一化 2.训练SVM分类器 ...

最近听了关于HOG与SVM的报告，比较深刻的学习了算法原理与实现方式。这里根据一些资料作下总结，方便日后拾起： A.方向梯度直方图（HOG,Histogram of Gradient） 将图像依次划分为检测窗口（window）、块（block）、胞元（cell）3个层次 大体流程 ...

一、HOG算法 HOG的一个详细的介绍：https://www.cnblogs.com/wyuzl/p/6792216.html fast-hog源码实现流程整理xmind HOG的核心思想是通过检测局部物体的梯度和边缘方向信息得到被检测物体的局部特征，HOG能较好的捕捉到局部形状信息 ...

利用HOG+SVM实现行人检测 很久以前做的行人检测，现在稍加温习，上传记录一下。 首先解析视频，提取视频的每一帧形成图片存到磁盘。代码如下 对于图片的行人检测应用了梯度方向直方图和支持向量机。代码如下 这段代码可以实现对行人的标记。 在这里应用了非极大值抑制方法(NMS),处理 ...

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 ...

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 ...

Deepsort + Yolo 实现行人检测和轨迹追踪 行人检测是近年来计算机视觉领域的研究热点，同时也是目标检测领域中的难点。其目的是识别和定位图像中存在的行人，在许多领域中都有广泛的应用。交通安全方面，无人驾驶汽车通过提前检测到行人及时避让来避免交通事故的发生；安防保护方面，通过行人检测 ...

效果： 图片人形测试： 边框嵌套去重： ...