Matlab实现基于HOG+SVM的路标检测识别

最新推荐文章于 2023-09-12 06:11:58 发布
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本文详细介绍了如何使用Matlab结合HOG特征和SVM分类器实现路标的自动检测与识别，包括HOG特征描述子、SVM分类器的工作原理，以及完整的实现步骤和Matlab代码示例。

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Matlab实现基于HOG+SVM的路标检测识别

路标是现代化道路系统中不可或缺的一部分。对于车辆和行人来说，路标是路径的指引，能够提供方向、位置和警告信息。因此，路标的准确性和可靠性对于道路交通安全至关重要。为了实现路标的自动检测和识别，可以利用计算机视觉技术。本文将介绍如何使用Matlab结合Hog+SVM算法实现路标的自动检测和识别。

一、HOG特征描述子

HOG(Histograms of Oriented Gradients)特征描述子是一种计算图像特征的方法，由Navneet Dalal和Bill Triggs在2005年提出。它的基本思想是将图像划分成固定大小的小块，计算每个小块内部像素点的梯度直方图，然后将这些小块的梯度直方图串联起来形成一个大的向量，作为该图像的特征描述子。HOG特征描述子具有旋转不变性，对于图像缩放也有一定的容忍性，被广泛地应用于图像识别和目标检测领域。

二、SVM分类器

SVM(Support Vector Machine)是一种分类器算法，由Vapnik和Cortes在1995年提出。它的基本思想是将低维度的数据映射到高维空间中，通过在高维空间中构建最优超平面来实现分类。SVM分类器能够有效地处理高维度数据，并具有很好的泛化性能。SVM分类器被广泛地应用于图像分类、目标检测和人脸识别等领域。

三、路标检测和识别的步骤

  1. 数据集的准备

在进行路标检测和识别之前，需要准备大量的包

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使用HOG特征进行目标检测（Matlab实现）
TechRoar的博客
09-09 306
通过以上代码，我们可以在Matlab中使用HOG特征进行目标检测。当然，这只是HOG特征在计算机视觉中的一个应用示例，HOG特征还可以用于其他任务，如行人检测、车辆检测等。接下来，我们将使用一个示例图像进行HOG特征的提取和目标检测。假设我们有一张名为"example.jpg"的图像，我们将使用HOG特征来检测其中的目标。最后，我们在图像上添加一个标题，以便更好地理解HOG特征的可视化结果。除了提取HOG特征，我们还可以使用HOG特征进行目标检测。函数并传入灰度图像，我们可以获取提取的HOG特征。
基于视频流的兴趣目标检测与跟踪：HOG特征提取与Matlab实现
2301_79326510的博客
09-08 186
通过以上代码，我们可以在视频流中实现兴趣目标的检测与跟踪。针对这些问题，可以采用更高级的目标检测和跟踪算法，或者结合其他特征描述子和机器学习方法来提高检测和跟踪的准确性和鲁棒性。本文介绍了基于视频流的兴趣目标检测与跟踪的方法，并使用HOG特征提取和Matlab实现了该过程的示例代码。本文介绍了如何利用视频流进行兴趣目标的检测与跟踪，并使用HOG（方向梯度直方图）特征提取方法进行目标识别。在计算机视觉领域，兴趣目标检测与跟踪是一项重要任务。在本文中，我们将使用HOG特征提取方法来实现兴趣目标的检测与跟踪。
【交通标志识别】基于matlab HOG特征机器学习交通标识识别【含Matlab源码 2200期】
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11-02 2016
HOG特征机器学习交通标识识别 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
【限速标志识别】基于matlab GUI形态学限速标志识别【含Matlab源码 1142期】
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07-21 2027
形态学限速标志识别 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
matlab svm 提取目标_CV: HOG+SVM 人脸监测实现与模型评估
weixin_36059241的博客
12-31 462
0.数据集准备第一步，准备数据。原始数据采用FDDB人脸检测测评数据集，FDDB是全世界最具权威的人脸检测评测平台之一，包含2845张图片，共有5171个人脸作为测试集。测试集范围包括：不同姿势、不同分辨率、旋转和遮挡等图片，同时包括灰度图和彩色图，标准的人脸标注区域为椭圆形。当然，为了简单起见，我们不直接使用这个数据集。我的做法是，自己做一些正样本和负样本数据集。正样本，即人脸，从FDDB数据集...
【交通标志识别】基于matlab Hog+SVM路标检测与识别【含Matlab源码 1715期】.md
最新发布
10-14
图像识别：表盘识别、车道线识别、车牌识别、答题卡识别、电器识别、跌倒检测、动物识别、发票识别、服装识别、汉字识别、红绿灯识别、火灾检测、疾病分类、交通标志牌识别、口罩识别、裂缝识别、目标跟踪、疲劳检测...
基于MATLAB的HOG+SVM路标检测与识别
2301_79330511的博客
09-12 148
本文将介绍如何使用MATLAB实现基于HOG（方向梯度直方图）特征和SVM（支持向量机）分类器的路标检测与识别。% 假设已准备好训练数据和测试数据，trainFeatures为训练样本的特征向量矩阵，trainLabels为对应的标签，testFeatures为待测试样本的特征向量矩阵。以上代码实现了HOG特征提取和SVM分类器的基本步骤。利用训练好的SVM分类器对测试样本的HOG特征进行预测，得到样本属于路标或非路标的概率或类别。使用训练样本的HOG特征和对应的标签（路标或非路标）训练SVM分类器模型。
【Matlab交通标志识别】Hog+SVM路标检测与识别【含源码 1715期】
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02-20 422
一、代码运行视频（哔哩哔哩） 【Matlab交通标志识别】Hog+SVM路标检测与识别【含源码 1715期】 二、matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020. [2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013. [3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社，2013. [4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华
基于HOG特征的交通标识识别算法及其在Matlab中的实现
m0_47037246的博客
08-08 146
在Matlab中，我们可以用自带的Computer Vision Toolbox中的函数来提取图像的HOG特征向量和训练分类器。我们将该算法应用于GTSDB数据集，我们选取其中10个种类的交通标识图片进行训练和测试，每个种类选择200张不同的图片。在交通标识识别中，我们需要先训练一个分类器，然后用此分类器来对新的交通标识图片进行分类。为每个样本打上对应的标签，保存在一个标签数组中，例如，停车标识为1，禁止通行标识为2等。对待分类的图像进行预处理，计算其HOG特征向量，并使用训练好的分类器进行分类。
基于SVM+HOG的人脸检测matlab程序
05-24
基于SVM+HOG的人脸检测matlab程序。内含libsvm-3.22 SVM库。 资源中tgrs2013_epfifr.rar可不需要解压，可以无视。 该程序自动读取人脸库文件夹下不同人物的照片，可实现遍历文件夹及子文件夹下包含的图片，进而提取特征利用SVM训练分类识别。这可以作为一个baseline，基础框架，在这个基础上可以提取更多特征进而提高识别精度。 由于人脸库是我们自己构造的，涉及了个人隐私，不能共享，所以本程序中人脸库文件下图像需要自己提供哦，然后自己构造相应的训练样本便可以运行了。
matlab版hog+svm图像二分类
12-20
该代码实现的是图像的二分类，hog用于图像的特征提取，svm表示的是对特征的分类。解压缩后，在添加到matlab的工作目录后，需要在代码中修改一下资源文件的路径（比如正负样本的图片路径），才可以正确运行。
hogsvmmatlab代码-Linear-SVM-and-HOG:线性SVM和HOG的实现
06-12
hog svm matlab代码线性 SVM 和 HOG 线性 SVM 和 HOG 的实现 标记工具： https://github.com/tzutalin/labelImg 类似项目： use LibSVM and SVMLight https://github.com/DaHoC/trainHOG LibSVM https://github.com/niosus/HOGclassifier Example in OpenCV(OpenCV use LibSVM internally) https://github.com/Itseez/opencv/blob/ddf82d0b154873510802ef75c53e628cd7b2cb13/samples/cpp/train_HOG.cpp how to use LibSVM with opencv http://kuantinglai.blogspot.ru/2013/07/using-libsvm-with-opencv-mat.html maybe we can use dlib, also it have some SVM
自己训练SVM分类器进行HOG行人检测
11-13
自己训练SVM分类器进行HOG行人检测. 环境为VS2010 + OpenCV2.4.4. 使用时请自行修改工程的include目录和lib目录配置。 正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右都去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体。 负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的，大小同样是64*128。 SVM使用的是OpenCV自带的CvSVM类。
SVM+HOG行人识别算法的matlab实现
09-30
本人课程作业，直接运行Optimize.m即可进行测试。其中除了SVM部分利用Matlab现有库，其余皆为自己编写的程序，由于预选框采用变尺度滑动，所以运行会比较慢，请谅解。
HOG特征MATLAB实现
lff1208的博客
07-28 7687
 HOG特征提取，HOG特征是图像梯度方向的直方图，且是对window进行的处理，是局部feature，提取的是一个window的特征，即将区域的梯度幅值根据不同角度进行统计。参数主要有winsize（待考证，有些文档说没有此窗口），blocksize，cellsize，runpatchsize，其中win最大，里面包含多个block,block里面一般包含4个cell。在进行人体检测的时候
基于并行支持向量机（SVM）训练的HOG特征提取的人员目标提取（Matlab实现）
PixelEnigma的博客
09-04 159
在本文中，我们将介绍如何使用并行支持向量机（SVM）和HOG（方向梯度直方图）特征提取方法来实现人员目标的提取，并提供相应的Matlab源代码。在人员目标提取任务中，我们可以使用并行SVM来训练一个分类器，将图像块的HOG特征作为输入，并输出该图像块是否包含人员目标。这就是基于并行SVM训练的HOG特征提取的人员目标提取的Matlab实现。对于每个图像，我们将提取的特征串联起来形成一个特征向量，并将正样本和负样本的特征分别存储在。在第四步中，我们使用训练好的SVM分类器对测试图像进行人员目标提取。
【交通标志识别】基于hog特征支持向量机实现交通标志识别matlab代码
matlab_dingdang的博客
03-14 1580
1 简介 本文针对多种不同的交通标识给出了一种基于SVM识别方法.该方法首先在分析训练集交通标识图片特点的基础上,提取它们的HOG特征向量并形成矩阵形式;然后提取测试集交通标识的HOG特征向量,最后对测试集利用SVM根据HOG特征对图像进行识别;仿真结果验证了算法的有效性. 1.1HOG特征的SVM分类原理 本文的交通标志识别分类算法主要包括训练和测试两个过程。首先，根据要分类的交通标识，建立训练图像集合，然后对训练图像集合的HOG特征进行提取。接着使用SVM对提取到训练图像的HOG特征做训练，构成.
matlab svm 提取目标_目标检测系列（II）:RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、Mask RCNN
weixin_39561004的博客
01-05 543
内容目录1 R-CNN1.1 候选框提取1.2 特征向量提取1.3 SVM分类1.4 候选框修正1.5 R-CNN的缺点2 Fast R-CNN2.1 RoI Pooling Layer2.2 Multi-task loss3 Faster R-CNN3.1 RPN(Region Proposal Networks)3.2 Bounding Box Regression4 Mask R-...
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