HOG + SVM(行人检测, opencv实现)
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 ...
原文：【OpenCV】基于HOG与SVM的行人检测学习
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 个层次 大体流程： 逐像素计算方向梯度 对cell中的像素根据梯度划分区间，给出统计直方图 对于每个block中重叠的cell进行对比度归一化 ...
2015-05-27 17:35 0 4146 推荐指数：
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