005基于传统检测算法hog+svm实现图像多分类

最新推荐文章于 2025-11-25 11:31:36 发布
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#算法 #支持向量机 #分类 #神经网络 #机器学习 #人工智能

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004基于传统检测算法hog+svm实现目标检测
vfdsfsdfss的博客
03-31 1172
089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、Googl。079基于深度学习的香蕉成熟度检测小程序版_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、G。088基于深度学习的番茄病害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、G。
基于传统CV实现图片分类（以图搜图）
梁翊洲的学习体会
04-01 5005
图片分类在计算机领域并不是一个新鲜的话题了，相对于传统计算机视觉（CV）方法解决这类问题，深度学习的效果反而更好。但是我们依然需要了解传统做法，说不定在未来研究时可以提供不一样的灵感。
传统图像分类算法总结
qq_42067064的博客
04-11 1万+
这里写自定义目录标题传统图像分类算法的原理（1） 数据集的处理（2）图像特征提取（3）训练分类器（４）图像分类 图像分类，顾名思义，就是输入一张图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。 图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。 传统图像分类算法的原理 （１）输入图像数据集 （２）图像预处理 （３）特征提取 （４）训练分类器 （５）图像分类识别 以上就是图像分类算法的基本步骤。 接下
005基于传统算法hog+svm进行图像分类
jkhasdsb的博客
09-25 414
Qt 是一种流行的C++开发框架，提供了丰富的GUI组件和工具，可用于构建各种类型的应用程序，包括桌面应用程序、移动应用程序和嵌入式系统。这些传统图像分类检测算法在一些简单的图像分类任务上表现良好，但随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）等深度学习算法在图像分类领域取得了显著的进展，特别是在大规模和复杂数据集上的分类任务中。总之，PyQt是一个强大的工具，使开发者能够使用Python语言开发跨平台的GUI应用程序，并利用Qt框架提供的丰富功能和工具。：使用训练好的SVM模型来对新的水果图像进行分类。
基于传统检测算法hog+svm实现目标检测
huaxiahghj的博客
09-04 280
​直接上效果图：代码展示：​数据集在data文件夹下需要检测的目标对象数据集放在positive文件夹下​不需要的检测对象放在negative文件夹下​运行01train_SVM.py即可训练训练结束后会保存模型在weights文件夹下运行02pyqt.py会有一个可视化的界面，通过点击按钮加载图片识别。​科普相关知识：PyQt 是一个用于开发图形用户界面(GUI)的Python绑定库。
HOG+SVM实现图像分类
steven_ysh的博客
08-25 4288
本文是模式识别图像分类作业（文末附有代码），主要使用 HOG 来提取特征并通过 SVM 来处理分类，在 MNIST 上效果较好，精度达到 94%，而 CIFAR10 上只有 13% 左右的精度（考虑使用原始 SVM，可达到 50% 左右的精度）。
（二）目标检测之 HOG+SVM 算法
热门推荐
天青如水的博客
01-16 1万+
文章目录一、概述二、方法概述三、积分图四、AdaBoost五、级联检测六、结果七、复现八、总结参考资料 一、概述   梯度直方图HOG（Histogram of Oriented Gradients）是法国人Dalal在2005年CVPR会议上提出的特征提取算法，并将其与 SVM 配合，用于行人检测。论文地址：Histograms of oriented gradients for human detection HOG有个优点，提取的边缘和梯度特征能很好的抓住局部形状的特点，且因是对图像做了Gamma
基于OpenCV+HOG+SVM的真假人脸二分类实战（附完整代码）
weixin_73592944的博客
05-21 515
本文通过传统图像处理技术实现了真假人脸分类系统，验证了OpenCV+HOG+SVM方案的有效性。虽然准确率不及深度学习方法，但其轻量化优势在边缘设备部署场景中具有重要价值。后续可通过特征工程优化进一步提升性能。
传统目标检测实战：HOG+SVM
Danger的博客
02-10 6712
传统目标检测实战：HOG+SVM
基于C++的通过HOG+SVM训练进行行人检测算法代码实现
04-19
综上所述，基于C++的HOG+SVM行人检测算法涉及图像处理、机器学习等多个领域的知识，实际实现时需关注特征提取的精确性、SVM模型的训练效果以及代码的高效执行。理解这些关键点对于成功实现行人检测至关重要。
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 333
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 436
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）
lingran__的博客
11-22 871
本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。
Anyview数据结构第一章（按需自取）
2302_79085918的博客
11-22 504
【代码】Anyview数据结构第一章（按需自取）
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
最新发布
fengfuyao985的博客
11-25 257
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆
2301_78151773的博客
11-22 224
小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。
布隆过滤器有哪些算法？
kupePoem的专栏
11-22 503
这些算法构成了布隆过滤器技术的完整体系，从基础到高级，满足了不同场景下的需求。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于高效地检查一个元素是否存在于一个集合中。a 对元素x计算k个哈希值：h₁(x), h₂(x), ..., hₖ(x)。如果有0，返回"肯定不存在"。（2）概率性结果：可能返回假阳性（误判），但不会返回假阴性。b 如果所有位置计数器都大于0，返回"可能存在"b 如果粗略层返回"肯定不存在"，直接返回结果。a 创建长度为m的计数器数组，初始化为0。
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
2301_79248256的博客
11-24 601
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
基于HOG+SVM实现高效图像二分类方法
HOG+SVM图像二分类是一种图像处理方法，主要用于图像中的目标检测和识别。在这里，HOG代表方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients），SVM代表支持向量机（Support Vector Machine）。这两种技术的结合能够...
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