004基于传统检测算法hog+svm实现目标检测

最新推荐文章于 2025-11-24 15:27:16 发布
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#算法 #支持向量机 #目标检测 #分类 #人工智能 #pyqt #cnn

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004基于传统检测算法hog+svm实现目标检测_哔哩哔哩_bilibili

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

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（二）目标检测之 HOG+SVM 算法
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
004基于python的hog+svm实现目标检测
bug_creat0r的博客
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本次是基于python的hog+svm实现目标检测，是对草莓的识别，大家可以自行更换数据集，代码简单移动，逻辑清晰，演示过程和demo仓库可以观看bilibili。本次是基于python的hog+svm实现目标检测，是对草莓的识别。pos_img下放的都是草莓的照片，大家需要检测其他内容的可自行更换。会调用模型，通过hog+nms对单张图片实现目标检测。“data”下的子文件夹有几个子文件夹就是几分类。neg_img文件夹下放的就是其他图片。数据集放在“data”文件夹下。
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基于C++的通过HOG+SVM训练进行行人检测算法代码实现
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本项目聚焦于使用C++编程语言实现基于HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）特征和SVM（Support Vector Machine，支持向量机）分类器的行人检测算法。下面将详细解释HOG特征提取、SVM模型训练以及...
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SVM+HOG (行人、车辆等检测)
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提取正负样本的HOG 特征，目标可以是行人、车辆等等，提取的hog特征输入SVM中进行训练生成检测器，可以实现目标检测。注：检测窗口根据目标大小进行设定。
目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征
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利用Hog特征和SVM分类器进行行人检测
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Q741_147的博客
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本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。
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基于HOG+SVM的行人目标检测技术实现
资源摘要信息:"本资源主要介绍了使用增强型级联分类器结合HOG+SVM技术进行行人目标检测的...【标签】:"svm检测目标 cascade hog+svm 目标检测 行人检测" 【压缩包子文件的文件名称列表】: Using a Boosted Cascade.pdf
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