原文:OpenCV 2.4+ C++ 行人檢測

HOG特征描述 首先我們來了解一下HOG特征描述子。 HOG特征描述子 HOG descriptors 是由Navneet Dalal和 Bill Triggs在 年的一篇介紹行人檢測方法的論文提到的特征描述子 論文以及演講可參見參考資料 。 其主要思想是計算局部圖像梯度的方向信息的統計值,來作為該圖像的局部特征值。 如上圖,歸一化圖像后,由於顏色數據對我們沒有幫助,所以將圖片轉為灰度圖。 然后將 ...

2012-12-03 08:24 2 18401 推薦指數:

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OpenCV 2.4+ C++ 人臉識別

機器學習 機器學習的目的是把數據轉換成信息。 機器學習通過從數據里提取規則或模式來把數據轉成信息。 人臉識別 人臉識別通過級聯分類器對特征的分級篩選來確定是否是人臉。 ...

Thu Nov 22 17:58:00 CST 2012 16 22118
OpenCV 2.4+ C++ SVM介紹

分類器 分類器是一種計算機程序。 他的設計目標是在通過學習后,可自動將數據分到已知類別。 平面線性分類器 一個簡單的分類問題,如圖有一些圓圈和一些正方形,如何找一條最優的直線將他們分開? ...

Sat Nov 24 06:17:00 CST 2012 20 39818
OpenCV 2.4+ C++ 平滑處理

原理 平滑也稱模糊, 是一項簡單且使用頻率很高的圖像處理方法。 平滑處理時需要用到一個濾波器。 最常用的濾波器是線性濾波器,線性濾波處理的輸出像素值(例如:)是輸入像素值(例如:)的加權平均: ...

Wed Nov 21 23:45:00 CST 2012 2 17802
OpenCV 2.4+ C++ SVM文字識別

預備知識 下面兩個都不是必備知識,但是如果你想了解更多內容,可參考這兩篇文章。 OpenCV 2.4+ C++ SVM介紹 OpenCV 2.4+ C++ SVM線性不可分處理 SVM划分的意義 到此,我們已經對SVM有一定的了解了。可是這有什么用呢?回到上一篇文章結果圖 ...

Tue Nov 27 17:26:00 CST 2012 13 39470
OpenCV 2.4+ C++ 邊緣梯度計算

圖像的邊緣 圖像的邊緣從數學上是如何表示的呢? 圖像的邊緣上,鄰近的像素值應當顯著地改變了。而在數學上,導數是表示改變快慢的一種方法。梯度值的大變預示着圖像中內容的顯著變化了。 用更加形象的 ...

Fri Nov 23 17:11:00 CST 2012 7 25604
OpenCV 2.4+ C++ SVM線性不可分處理

目的 實際事物模型中,並非所有東西都是線性可分的。 需要尋找一種方法對線性不可分數據進行划分。 原理 上一篇文章,我們推導出對於線性可分數據,最佳划分超平面應滿足: ...

Mon Nov 26 17:49:00 CST 2012 0 5093
基於YOLOv3和Qt5的車輛行人檢測C++版本)

概述 YOLOv3: 車輛行人檢測算法 GitHub Qt5: 制作簡單的GUI OpenCV:調用cv::rentangle和cv::putText函數 Step YOLOv3檢測結果 Fig 1. input image(from [DETRAC ...

Sun Apr 14 03:12:00 CST 2019 0 2796
HOG + SVM(行人檢測, opencv實現)

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 ...

Mon Jul 01 00:31:00 CST 2019 0 1986
 
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