OpenCV中基于HOG特征的行人检测

最新推荐文章于 2022-05-10 20:20:56 发布
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博客介绍OpenCV实现了基于HOG特征的行人检测，有SVM和Cascade两种类型，还给出一个使用这两种分类器的小程序示例，并指出OpenCV自带级联分类器文件的位置。

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

https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/53047009
OpenCV实现了两种类型的基于HOG特征的行人检测，分别是SVM和Cascade，下边这个小程序是这两种分类器的简单使用。OpenCV自带的级联分类器的文件的位置在“XX\opencv\sources\data\hogcascades”

Opencv学习笔记 基于HOG和SVM的行人检测
学以致用 知行合一
04-06 4294
OpenCV提供了一个基于HOG和SVM且经过训练的行人检测器。和级联分类器一样，可以用这个SVM分类器以不同尺度的窗口扫描图像，在完整的图像中检测特定物体。 主要原理就是一句话，使用HOG进行图像特征提取，然后构建SVM分类器，用于训练。
图像处理之图像检测与识别算法：基于HOG的实时行人检测系统设计
最新发布
kkchenjj的博客
07-28 1087
HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征，即方向梯度直方图，是一种在计算机视觉中用于目标检测的特征描述子。HOG特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来捕捉物体的形状信息，对于行人检测等目标识别任务具有较高的准确性和鲁棒性。图像预处理：将图像转换为灰度图，并进行高斯平滑。梯度计算：在每个像素点上计算梯度的大小和方向。方向直方图构建：将图像分割成小的连通区域（cell），在每个cell内统计梯度方向的直方图。块归一化。
基于hog特征的行人检测算法
03-30
用于在MATLAB平台上求基于hog特征的行人检测算法时，求hog特征的代码
基于Hog特征的行人检测
xiaodeguang的博客
05-09 1253
1、先建立相应的txt文件 F:\pedestrian\image_00000101_0.png F:\pedestrian\image_00000105_0.png F:\pedestrian\image_00000108_0.png F:\pedestrian\image_00000110_0.png F:\pedestrian\image_00000115_0.png F:\pe
OpenCV_基于HOG特征的行人检测
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12-31 2万+
OpenCV中提供了HOG的行人检测（pedestrain detection）类。 cv::HOGDescriptor类的构造函数的各参数的定义： CV_WRAP HOGDescriptor() : winSize(64,128), // detect window blockSize(16,16),
HOG特征+行人检测
weixin_44505390的博客
07-06 1413
HOG特征介绍 HOG(Histogram of Oriented Gradient）是方向梯度直方图的意思，是一种特性描述子。通过计算与统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。边缘是图像颜色剧变的区域，在一副图像中，局部目标的表象与形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述，而梯度主要存在于存在于局部目标边缘的地方。 HOG特征提取流程如下： 图像预处理 预处理包括灰度化和Gamma变换。 灰度处理是可选操作，因为灰度图像和彩色图像都可以用于计算梯度图。对于彩色图像，先对三通道颜色值分别计算梯度，
基于HOG+SVM的行人检测系统
03-25
本资源为HOG+SVM实现的行人检测系统，包括完整的训练、检测和测试程序。检测程序运行环境为VS2013+opencv2.4.13和QT+opencv3.1.0,测试程序运行环境为matlab2016，具体运行方法见资源中的.txt说明文件。
基于OpenCV的HOG特征行人检测技术
当结合支持向量机（SVM）分类器时，HOG能够有效地用于分类任务，并且在行人检测中表现突出。本篇资源将以HOG在opencv中的实现为例，详细阐述其在图像处理中的应用方法和步骤。" HOG特征提取方法的核心在于从图像中...
基于C++的通过HOG+SVM训练进行行人检测算法代码实现
04-19
在行人检测中，SVM通过学习HOG特征来区分行人与非行人。其核心思想是找到一个最优超平面，最大化两类样本的距离。主要步骤： - **训练集准备**：收集包含行人和非行人的图像，提取HOG特征，并进行标记。 - **选择...
OPENCV行人检测HOG+SVM检测视频中是否有人.zip
04-20
在行人检测中，SVM用于训练一个分类器，该分类器能够根据HOG特征判断图像中的特定区域是否包含行人。SVM的核心思想是找到一个最优超平面，将不同类别的数据最大程度地分开。在训练过程中，SVM会选择一些边界样本...
hog特征在行人检测中的应用
12-07
hog用于行人检测的经典原文文章（英语），值得仔细研究一番。
训练得到的900维 HOG特征-检测算子进行人头检测-opencv实现
09-19
采用opencv实现的，训练人头检测分类器，900维，得到检测算子进行实时图像或视频检测，利用HOG特征，此检测算子准确率还可以，并将检测到各个目标保存为子图像，要想得到训练源码，发邮件：liuqingjie2@163.com.
新手学习opencv--基于Hog的视频行人检测
05-15
新手学习opencv--基于Hog的视频行人检测
基于Hog的快速人体检测
04-24
基于HOG的人体快速检测论文，有助于Hog学习和编写简单Hog程序
HOG特征检测Matlab代码
06-18
Matlab实现HOG特征提取，有注释，易懂！
基于HoG 的图像特征提取及其分类研究
weixin_53598445的博客
12-30 4801
目录1 介绍2 方法2.1 数据集准备2.2 特征提取2.3 降维 1 介绍    特征提取是图像处理中的一大领域,著名的提取算法有HoG(Histogram of Oriented Gradient)[1]、LBP(Local Binary Pattern)[2]和Haar-like[3]等等。近些年来,随着GPU算力的急速发展,深度学习也得到了迅速发展,使得图像特征提取的效率大大提升,各种分类任务的正确率不断的刷新提升。而深度学习存在着较差的可解释性和海量数据需求的问题,这是对机器视觉任务来说是伪命题,
目标检测（三）传统目标检测与识别的特征提取——基于HOG特征的目标检测原理
qq_40959462的博客
05-10 4873
HOG特征与SVM分类器结合，已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测，HOG的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述。通过将整幅图像分割成小的连接区域，称为cells，每个cell生成一个方向梯度直方图或者cell中像素的边缘方向，这些直方图的组合可表示出所检测目标的目标的HOG特征。...
利用HOG特征进行人体检测--简述
monk1992的博客
06-29 779
1、HOG特征：        方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, 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。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行..
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