HOG+SVM流程 1.提取HOG特征 灰度化 + Gamma變換(進行根號求解) 計算梯度map(計算梯度) 圖像划分成小的cell，統計每個cell梯度直方圖 多個cell組成一個block, 特征歸一化 多個block串接,並歸一化 2.訓練SVM分類器 ...

最近聽了關於HOG與SVM的報告，比較深刻的學習了算法原理與實現方式。這里根據一些資料作下總結，方便日后拾起： A.方向梯度直方圖（HOG,Histogram of Gradient） 將圖像依次划分為檢測窗口（window）、塊（block）、胞元（cell）3個層次 大體流程 ...

一、HOG算法 HOG的一個詳細的介紹：https://www.cnblogs.com/wyuzl/p/6792216.html fast-hog源碼實現流程整理xmind HOG的核心思想是通過檢測局部物體的梯度和邊緣方向信息得到被檢測物體的局部特征，HOG能較好的捕捉到局部形狀信息 ...

利用HOG+SVM實現行人檢測 很久以前做的行人檢測，現在稍加溫習，上傳記錄一下。 首先解析視頻，提取視頻的每一幀形成圖片存到磁盤。代碼如下 對於圖片的行人檢測應用了梯度方向直方圖和支持向量機。代碼如下 這段代碼可以實現對行人的標記。 在這里應用了非極大值抑制方法(NMS),處理 ...

本文主要介紹下opencv中怎樣使用hog算法，因為在opencv中已經集成了hog這個類。其實使用起來是很簡單的，從后面的代碼就可以看出來。本文參考的資料為opencv自帶的sample。 　 關於opencv中hog的源碼分析，可以參考本人的另一篇博客：opencv源碼解析之(6)：hog ...

HOG SVM 車輛檢測 　　近期需要對卡口車輛的車臉進行檢測，首先選用一個常規的檢測方法即是hog特征與SVM，Hog特征是由dalal在2005年提出的用於道路中行人檢測的方法，並且取的了不錯的識別效果。在人臉檢測方面目前主流的方法，先不考慮復雜的深度學習，大多采用Haar和Adaboost ...

Deepsort + Yolo 實現行人檢測和軌跡追蹤 行人檢測是近年來計算機視覺領域的研究熱點，同時也是目標檢測領域中的難點。其目的是識別和定位圖像中存在的行人，在許多領域中都有廣泛的應用。交通安全方面，無人駕駛汽車通過提前檢測到行人及時避讓來避免交通事故的發生；安防保護方面，通過行人檢測 ...

效果： 圖片人形測試： 邊框嵌套去重： ...