API： 使用OpenCV已经训练好的模型实现行人检测 ...

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 ...

　　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 ...

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 ...

。 下面简述一下利用HoG + SVM 实现目标检测的简要步骤 Step1：获取正样本集并用hog计算 ...

（转载请注明出处：http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途） 一、理论 1、HOG特征描述子的定义： locally normalised histogram of gradient orientation ...