8.2 hog+svm分类代码

最新推荐文章于 2024-08-19 10:51:39 发布
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本文介绍了Histograms of Oriented Gradients (HOG)特征的MATLAB实现，并探讨了使用OpenCV 2.0中已有的HOG算法进行特征提取的方法。计划对该程序进行验证并将其用于实际应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Histograms of Oriented Gradients (HOG)特征 MATLAB 计算
提取图片特征。
如有侵权 我会立即删除

OpenCV 2.0已经实现了达拉尔的HOG算法，后续打算采用其进行验证对比。

只是需要验证该程序，英语一般，做个翻译记录工作，加深印象。

输入：

67、利用CNN、KNN和SVM对恶性皮肤癌病变进行分类
web39explorer的博客
07-15 11
本文探讨了利用卷积神经网络（CNN）、K近邻算法（KNN）和支撑向量机（SVM）对恶性皮肤癌病变进行分类的方法。皮肤癌是一种危险且常见的疾病，早期检测和分类对于提高治愈率至关重要。研究采用来自ISIC网站的皮肤癌图像，结合图像增强技术，并通过CNN实现黑色素瘤与非黑色素瘤的初步分类，准确率达到91.1%。随后，利用KNN和SVM对非黑色素瘤进一步分类为基底细胞癌和鳞状细胞癌，结果表明SVM的准确率最高，为76.5%。实验结果还显示，图像增强显著提升了分类性能。研究提出了一种分层分类框架，为皮肤癌的计算机辅助
基于YOLOv12的边境入侵检测系统开发与实现 —— 自定义CCTV数据集+UI界面+完整代码详解
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如需修改或训练 Ultralytics YOLO 模型，请联系 Ultralytics 获取授权。
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hog+svm图像二分类
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11-16
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svm+hog图片分类
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04-16 468
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hog+SVM图片分类实例
08-03
本代码是hog+svm分类实例，对于新手入门图像处理是个很好的实例，要运行本代码，需在代码同一级目录下建pos和neg文件夹，还有网上找几张图片，就可以运行了。还有更改一下路径就可以了。
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11-13
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YOLOv2原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-29 1116
YOLOv2原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming / TextGenWebUILLM YOLOv2原理与代码实例讲解 1.背景介绍
Fast RCNN原理与代码实例讲解
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1. 背景介绍 1.1. 图像识别任务的挑战 图像识别是计算机视觉领域的核心任务之一，其目标是从图像中识别出不同的物体及其位置。然而，传统的图像识别方法面临着诸多挑战： 计算量大: 传统方法通常需要对图像进行穷举搜索，计算量巨大，难以满足
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10-23
手写识别体mnist的分类， 基于HOG-SVM。需要自己准备数据
HOG+SVM代码及文档说明
09-26
文档包含了自己利用HOG+SVM制作样本和训练分类器的软件，以及基于C++和opencv实现的HOG+SVM源代码
matlab版hog+svm图像二分类
12-20
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hog+svm
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【图像分类】基于HOG特征结合SVM实现图像分类识别附matlab代码
matlab_dingdang的博客
09-19 1486
​为了满足人工智能在目标识别方法中的应用需求,需要具备对海量数据进行智能分类、识别、判读的能力.进一步挖掘了目标特性数据库数据,并将基于HOG+SVM的目标识别算法应用于红外目标识别过程中.选择采集到的汽车、直升机、飞机、舰船、无人机等目标,并结合HOG算子与SVM分类方法来实现目标检测与分类算法,从而实现了目标智能化分类研究,为后续目标特性的进一步分析以及导引头智能化算法设计提供了支撑.智能优化算法。
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07-13 888
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OpenCV学习：HOG+SVM物体分类
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HOG+SVM——多分类
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由于需要进行行人和车辆检测，那么如何将行人和车辆一起进行多分类呢？ 由于先考虑了行人检测的问题，行人检测通常suppose长宽比为2:1，那么目标检测后的切片就得为2:1，涉及到对其他目标进行padding的问题。其他目标或车辆的size不是2:1，该如何处理？因为做成2:1才不会改变长宽比，不是产生拉升等变形。这就是在实际项目中遇到的尺度问题！ 办法一：从环境中截取2:1，即将目标的周围截取进去成2:1风险：周围环境因素进去太多，对HOG有影响 办法二：padding其他切片为2:1.风险：对车..
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在本次给出的文件中，HOG+SVM的代码及文档说明提供了如何利用HOG+SVM制作样本和训练分类器。样本制作是整个过程的基石，它决定了分类器的性能。在样本制作过程中，通常需要收集或生成大量图像数据，并为每张图像标记...
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