004基于python的hog+svm实现目标检测

原创 已于 2023-08-20 18:54:05 修改 · 935 阅读 · 5 ·
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#python #支持向量机 #目标检测

于 2023-03-16 21:03:17 首次发布
这篇博客介绍了如何使用Python结合HOG特征和支持向量机（SVM）进行草莓的目标检测。作者提供了详细的数据集存放结构，并且提到了代码简单易懂，适合替换其他数据集。通过运行svm_train.py训练模型，然后运行detect_photo.py进行目标检测。

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找004期​​​​​​​

到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

上效果图：

本次的所有demo

算法部分

本次是基于python的hog+svm实现目标检测，是对草莓的识别。

数据集放在“data”文件夹下

“data”下的子文件夹有几个子文件夹就是几分类。

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基于python的hog+svm+nms机器学习实现目标检测
分享知识
05-21 1415
先上效果图： 本期做的是基于python的hog+svm机器学习实现目标检测。检测的内容如上图所示是草莓，正样本数据集是草莓，负样本是其他图片。 整个代码截图如下： data数据集下有两个文件夹，分别用于存放训练的正样本数据，就是我们要检测的对象 然后是负样本数据，就是我们可以随便找一些图片过来 然后运行01svm_train.py就完成模型的训练 Data Prepared........ Train Data: 5208 Train Labels (1,0) 52.
基于并行SVM的HOG特征提取人员目标检测
qq_37934722的博客
05-18 265
在并行环境中，将训练数据划分为多个子集，每个子集由不同的处理器处理。此外，HOG特征提取算法对于光照、遮挡等因素的干扰具有一定的鲁棒性。将训练数据投影到高维空间中，再寻找最优的超平面，使得超平面与两个类别的距离最大。在现实的生产和生活场景中，通过计算机自动实现人员目标检测具有广泛的应用前景。本文旨在基于并行SVM和HOG特征提取算法实现人员目标检测，同时给出相应的Matlab源代码和详细的描述。通过实验验证，该方法可以有效地实现人员目标检测，同时对光照、遮挡等因素的干扰具有一定的鲁棒性。
svm分类器_opencv hog+svm 目标检测
weixin_39602005的博客
11-27 796
通俗来讲，目标检测就是从一副图片中检测特定的物体目标，获得目标的类别信息和位置信息。目标特征提取可以使用Hog算子，判断物体的类别则可以使用SVM实现。hog(方向梯度直方图) 在一副图像中，局部目标的表象和形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。其本质为梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方。例如猫和狗因为形状不同，其hog特征也就不同，可以分别表示为dogHog和catHog。 O...
基于python的使用HOG与线性SVM作为分类器的目标检测算法设计与实现
04-19
基于python的使用HOG与线性SVM作为分类器的目标检测算法设计与实现
HOG + SVM 做目标检测、车辆检测
mechleechan的博客
03-08 2万+
所属知识点：Computer Vision：Feature Extraction；Classifier；Object Detection 微信公众号：“RoboticsCV”（微信号：ModernRobotics）即将运营 归纳和总结机器学习技术的库：ViolinLee/ML_notes 关键概念：梯度计算；直方图统计的方向单元划分（Orientation binning）；描述器区块（Desc...
SVM+LBP(车辆、行人、人脸等目标检测)
04-25
提取样本的LBP纹理特征，使用SVM训练生成检测器，可以对视频中的车辆进行检测。
004基于传统检测算法hog+svm实现目标检测
最新发布
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python的行人与车辆检测和跟踪实现（HOG+SVM/HAAR）
04-28
博文：基于python的行人与车辆检测和跟踪实现（HOG+SVM/HAAR） 链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38523834/article/details/89619697 文件里面有我提到的视频，cars.xml文件和myhaar.xml文件。需要的Python库在requirements.txt有提及： cmake==3.12.0 dlib==19.16.0 numpy==1.15.3 opencv-python==3.4.3.18 这些是最低版本，可以比这个高。我是用python3.6运行的。 没有安装dlib库的同学，注意在安装好所需库之后，需要自行下载一个.whl文件后才能用pip install dlib 安装成功哦。 相关下载链接在这个博文里：https://blog.youkuaiyun.com/wzx479/article/details/79890440
SVM+HOG目标识别
06-07
用思维导图总结的SVM+HOG目标识别过程，详细介绍了HOG特征提取过程。
CV学习：传统（机器学习）目标检测——HOG+SVM检测器
m0_51485946的博客
08-05 3735
HOG特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子，是与SIFT、SURF、ORB属于同一类型的描述符。HOG不是基于颜色值而是基于梯度来计算直方图的，它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构建特征。HOG特征结合SVM分类器已经被广泛应用到图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。
HOG_SVM的python实现
07-03
HOG提取特征，svm分类，python语言实现
第十八节、基于传统图像处理的目标检测与识别(HOG+SVM附代码)
12-23
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python svm 实战_opencv-python 入门实战：传统方法Hog+svm实现目标检测
weixin_39777242的博客
11-27 1097
写在前面 相信大家学过语言的朋友们都有这样经验：学习编程语言最快的方式就是直接看别人的源代码。别人代码看通了，基本上这门编程语言也就入门了。 文末将附上我自己写的代码，比较初级，适合入门学习。大佬看到这就可以不必接着看下去了目标检测实战思路： 对于一张有待检测目标（人头）的图片，我们先用滑动窗口选取图片上的某一块区域，利用opencv提取该区域的hog特征，将特...
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Linda的博客
06-14 9387
环境：VS2013+OpenCV3.0看论文《Detection and Recognition of Traffic Planar Objects Using Colorized Laser Scan and Perspective Distortion Rectification》，Traffic Planar Objects Detection is implemented by the H...
Python实现HOG+SVM
weixin_45734379的博客
03-04 3263
文章目录前言一、梯度基础知识二、实例介绍三、计算直方图步骤四、总结 前言 由于近期接触到HOG+SVM行人识别检测这一方面，因此总结了一下关于HOG特征的一些基础知识。 所引用的视频为sundog-education-hog，在此感谢投稿者。 一、梯度基础知识 对于函数f(x,y)f(x,y)f(x,y),梯度是一个向量(fx,fy)(f_x,f_y)(fx​,fy​) 一张照片可看作是关于(x,y)(x,y)(x,y)的离散型函数，所以一张图片的梯度可以被计算出来。 对于每一个像素，图像的水平梯.
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
Python基于HOG+SVM/RF/DT等模型实现目标检测[行人检测]
Together_CZ的博客
06-01 1854
当下基本所有的目标检测类的任务都会选择基于深度学习的方式，诸如：YOLO、SSD、RCNN等等，这一领域不乏有很多出色的模型，而且还在持续地推陈出新，模型的迭代速度很快，其实最早实现检测的时候还是基于机器学习去做的，HOG+SVM就是非常经典有效的一套框架，今天这里并不是说要做出怎样的效果，而是基于HOG+SVM来实践机器学习检测的流程。这里为了方便处理，我是从网上找的一个数据集，主要是行人检测方向的，当然了这个用车辆检测、火焰检测等等的数据集都是可以的，本质都是一样的。首先看下数据集，数据集主要分为两个类
基于python的HOG+SVM目标检测算法实现
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WZZ18191171661的博客
06-08 3万+
目录一、场景需求解读二、HOG算法简介三、SVM算法简介四、基于HOG的目标检测算法训练流程五、目标检测代码实现六、非极大值抑制（NMS）简介及代码实现七、NMS效果展示与分析八、思维扩展参考资料注意事项 一、场景需求解读   目标检测是一个很常见的计算机视觉任务，它在现实场景中具有很多的应用。随着深度学习技术的快速发展，当前主流的目标检测算法主要分为单阶段和双阶段，代表性的算法包括SSD和Fas...
004基于svm支持向量机+hog进行目标检测
jkhasdsb的博客
09-26 477
​支持向量机（SVM）和方向梯度直方图（HOG）是两种常用于图像识别和目标检测的技术。：首先，需要收集包含草莓和非草莓的图像数据集。确保数据集中的图像有标签，以便训练SVM模型。：使用HOG算法从图像中提取特征。HOG特征可以捕捉到图像中物体的纹理和形状信息。在Python中，你可以使用OpenCV或scikit-image库来提取HOG特征。：对提取的HOG特征进行标准化或缩放，以确保它们在相同的范围内。这是为了防止某些特征对SVM的训练产生不正常的影响。
Python实现HOG+SVM多目标车辆检测教程
在本代码包中，通过HOG特征提取和SVM分类器结合来实现车辆检测。HOG+SVM方法在实际应用中可检测静止图像中的车辆，也能在视频流中跟踪移动的车辆。此代码包还支持单目标和多目标检测，表示它可以通过一定机制（例如...
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