hog算法

HOG+SVM实现行人检测
最新推荐文章于 2023-12-09 17:39:37 发布
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博客介绍了利用HOG（方向梯度直方图）和SVM（支持向量机）进行行人检测的内容，HOG与SVM结合是行人检测的一种有效方法。

hog+svm，行人检测

1. HOG-zh (1)_hog_hog算法原理_hog算法原理_
10-01
HOG-zh (1).ipynb"中，很可能是包含了HOG算法的详细实现和示例代码，你可以通过阅读和运行这个Jupyter Notebook文件来更深入地理解和掌握HOG算法的细节。通过实际操作，你将能够看到如何计算梯度、构建直方图、执行...
HOG算法Matlab实现代码详细
03-12
基于传统图像处理的目标检测与识别，HOG算法Matlab实现，带有详细注释，方便阅读理解。适合新手学习，方便掌握。
hog特征算法
04-12
HOG（Histogram of Oriented Gridients的简写）特征检测算法，最早是由法国研究员Dalal等在CVPR-2005上提出来的，一种解决人体目标检测的图像描述子，是一种用于表征图像局部梯度方向和梯度强度分布特性的描述符。其主要思想是：在边缘具体位置未知的情况下，边缘方向的分布也可以很好的表示行人目标的外形轮廓。 Dalal等提出的HOG+SVM算法，在进行行人检测取得了极大地成功后，更多新算法不断涌现，不过大都是以HOG+SVM的思路为主线。 HOG特征检测算法的几个步骤：颜色空间归一化—>梯度计算—>梯度方向直方图—>重叠块直方图归一化—>HOG特征。
HOG算法
weixin_44152895的博客
11-02 3045
HOG: HOG算法的核心思想就是利用物体表面的光强或边缘方向的分布可以描述整个物体， 利用HOG算法提取的特征实质就是图像的光强和边缘方向的分布。 HOG算法的具体操作就是将图像分割成很多小的连接区域，在每个小的区域之中生产多个方向梯度直方图 或像素点的边缘方向，图像所有的这些区域的方向梯度直方图或像素点边缘方向就构成了图像的 描述子HOGDescriptor，这个描述子即可作为识别该图像物...
Histograms of Oriented Gradients (HOG)描述子理解
浮城大亨的专栏
11-07 2306
HOG descriptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域，用于目标检测的特征描述器。这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值。这种方法跟边缘方向直方图（edge orientation histograms）、尺度不变特征变换（scale-invariant feature transform descriptors） 以及形状上下文方法（ shape contexts）有很多相似
【老生谈算法】matlab实现HoG算法源码——HoG算法
m0_53407570的博客
09-22 510
Matlab HOG代码。
HOG算法matlab实现.zip
07-31
注意是基于matlab代码编写的HOG程序，适用于图像处理领域以及需要学习HOG的同学。
(完整版)hog算法汇总.pdf
最新发布
07-14
HOG算法的关键步骤包括将图像分割成小的连通区域，称为细胞单元（cell），然后计算这些细胞单元中各个像素点的梯度方向直方图。将这些直方图组合起来，就可以形成特征描述器。在更大范围的图像区域（称为区间或block...
HOG算法的理解以及实现
03-08
HOG算法综述，以及matlab的实现，很适用于初学者，希望可以帮助大家
hog算法源代码
02-02
hog算法源代码，用于行人检测的hog算法的源代码
HOG算法及其改进 （附代码）
PLANTTHESON的博客
12-09 2153
HOG算法及其改进
HOG算法总结
weixin_30706507的博客
05-19 351
1.HOG特征提取所针对的图像的尺寸是固定的。输入的图像应首先resize到这个尺寸。 2.尺寸的划分3个等级：window,block,cell　　 　　window即输入的需要提取特征的图片大小。然后将window划分为众多block，这些block之间有相互重叠的部分。 　　每一个block又划分为多个cell，cell之间紧邻且不重叠。block沿着水平和垂直方向滑动，按照...
HOG算法简单学习
KeCchuqiu的博客
07-02 1694
高斯模糊（英语：Gaussian Blur），也叫高斯平滑，是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果，通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段，以增强图像在不同比例大小下的图像效果（参见尺度空间表示以及尺度空间实现）。将这些局部直方图在图像的更大的范围内（叫做区间）进行对比度归一化，可以提高该算法的性能，所采用的方法是：先计算各直方图在这个区间中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归一化。
机器学习之HOG算法
weixin_34096182的博客
02-09 269
Histogram of Oriented Gradients (HOG) Descriptor Histogram of oriented gradients (HOG) is a feature descriptor used to detect objects in computer vision and image processing. The HOG descr...
HOG 特征计算实现
Gone_HuiLin的博客
11-18 818
// 获取HOG直方图 cv::Mat getHog(Point pt,std::vector &integrals) { // 判断当前点的位置是否符合条件 if( pt.x - R < 0 ||pt.y - R < 0 || pt.x + R >= integrals[0].cols || pt.y + R >= integrals[0].rows ) { retur
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