hog lbp pedestrian

本文介绍了解决在Linux环境下运行程序时遇到的libtiff.so.3库缺失的问题,通过安装对应版本库文件及创建符号链接实现。

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跑了An HOG-LBP Human Detector with Partial Occlusion Handling提供的代码,点击打开链接 又是linux的,sh是linux的shell脚本,在windows下跑perl要安装activeperl。在原程序中加入perl语句sleep(time),防止屏幕一闪而过。出现以下错误:

error while loading shared libraries: libtiff.so.3: cannot open shared object file

解决办法:

1. Open terminal
2. Input: whereis libtiff.so.3

I got a response: libtiff.so: /usr/lib/libtiff.so.4

3. It means, I have a different version of the library (libtiff.so.4)
Let's create a symbolic link to the version.

4. Copy to terminal and run the following:
sudo ln -s /usr/lib/libtiff.so.4 /usr/lib/libtiff.so.3


This problem can be solved by:

1. $ sudo apt-get install libtiff4

2.$ sudo ln -s /usr/lib/libtiff.so.4 /usr/lib/libtiff.so.3

ln是linux中一个非常重要命令,它的功能是为某一个文件在另外一个位置建立一个不同的链接,这个命令最常用的参数是-s,-s是软链接symbolic link,它只会在你选定的位置上生成一个文件的镜像,不会占用磁盘空间。具体用法是:ln –s 源文件 目标文件。

3.$ sudo ldconfig

ldconfig是一个动态链接库管理命令,是为了让动态链接库为系统所共享。

<think>嗯,用户想了解HOG和SVM的相关知识或实现方法。首先,我需要回顾一下HOG特征的基本原理。HOG,也就是方向梯度直方图,主要用于图像处理中的特征提取,特别是在行人检测方面应用广泛。它的核心思想是通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述物体的形状信息。 接下来是步骤分解。首先,HOG处理流程包括图像预处理、计算梯度、划分单元格、创建块、归一化和生成特征向量。需要详细说明每个步骤,比如预处理通常是灰度化和伽马校正,梯度计算使用Sobel算子,然后分单元格统计梯度方向直方图,块内的归一化是为了减少光照影响。 然后是SVM分类器的部分。SVM是一种监督学习模型,适用于二分类和多分类问题。在HOG+SVM的流程中,提取的HOG特征作为输入,训练SVM模型进行分类。这里可能需要提到核函数的选择,比如线性核或RBF核,以及参数调优的重要性。 用户可能还关心具体的实现方法,特别是代码示例。我需要检查是否有相关的Python库,比如OpenCV或scikit-learn中的HOG和SVM实现。例如,OpenCV的HOGDescriptor类可以直接使用,或者用scikit-image的feature模块计算HOG特征,再用scikit-learn的SVM进行训练。需要确保代码示例正确,并且注释清晰。 同时,用户提供的引用中有提到OpenCV实现了HOG方法,比如引用[1]中的HoG Descriptor,这可能是一个重要的参考点。需要确认如何调用OpenCV的HOG函数,并结合SVM进行分类。此外,引用[4]提到了Haar级联分类器和VGG-16迁移学习,可能用户对目标检测比较感兴趣,所以HOG+SVM的应用场景如行人检测需要强调。 还要注意用户可能的问题扩展,比如HOG与其他特征(如SIFT、LBP)的区别,HOG的优缺点,或者SVM参数调优的方法。因此,在相关问题部分需要涵盖这些点,确保覆盖潜在的需求。 最后,确保回答结构清晰,分步骤解释,代码示例正确,并且引用相关的文献和资料,如Dalal和Triggs的2005 CVPR论文,以及OpenCV文档。同时,语言要简洁,符合中文表达习惯,避免使用Markdown格式,但按照系统指令正确使用$...$和$$...$$来排版数学公式,比如梯度方向的计算公式。</think>### HOG特征与SVM分类器的原理及实现 #### 1. HOG特征提取原理 HOG(方向梯度直方图)通过统计图像局部区域的梯度方向分布来描述物体形状特征,主要步骤包括: 1. **图像预处理**:转为灰度图像,并进行伽马校正以降低光照影响[^1]。 2. **梯度计算**:使用Sobel算子计算每个像素的梯度值,方向计算为: $$ \theta(x,y) = \arctan\left(\frac{G_y}{G_x}\right) $$ 其中$G_x$和$G_y$分别为水平和垂直梯度。 3. **单元格划分**:将图像划分为$8 \times 8$的单元格,统计每个单元格内梯度方向的直方图(通常分9个区间)。 4. **块归一化**:将相邻的$2 \times 2$单元格组合为块,对块内直方图进行L2归一化以增强光照鲁棒性。 5. **特征向量生成**:将所有块的直方图拼接成最终特征向量。 #### 2. SVM分类器应用 SVM通过寻找最大间隔超平面实现分类,核函数选择(如线性核或RBF核)影响分类效果。HOG特征向量输入SVM后,优化目标为: $$ \min_{w,b} \frac{1}{2}\|w\|^2 + C\sum_{i=1}^n \xi_i $$ 其中$C$为惩罚系数,$\xi_i$为松弛变量。 #### 3. OpenCV实现示例 ```python import cv2 import numpy as np # HOG参数设置 hog = cv2.HOGDescriptor( _winSize=(64, 128), # 检测窗口大小 _blockSize=(16, 16), # 块大小 _blockStride=(8, 8), # 块滑动步长 _cellSize=(8, 8), # 单元格大小 _nbins=9 # 直方图区间数 ) # 提取HOG特征 image = cv2.imread("pedestrian.jpg", 0) features = hog.compute(image) # SVM分类器训练(使用scikit-learn) from sklearn.svm import SVC svm = SVC(kernel='linear', C=1.0) svm.fit(training_features, training_labels) ``` #### 4. 关键优化点 - **多尺度检测**:通过图像金字塔处理不同尺寸目标 - **硬样本挖掘**:针对分类错误样本加强训练 - **非极大值抑制**:合并重叠检测框
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