HoG特征SVM物品识别系统

最新推荐文章于 2024-11-19 10:47:47 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-19 10:47:47 发布 · 639 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

公式完整版渲染请移步个人博客

系统架构

7241055-dad9bee972898657.png
structure.png

该系统仍然是基于滑动框+传统机器学习的目标识别系统，分为两个主要部分：

  • HoG特征提取：从滑动框中提取出的子图中提取HoG特征
  • 支持向量机（SVM）：以子图的HoG特征为输入，判断该子图中是否有物品

HoG特征

该系统的最大贡献为提出基于梯度的HoG（locally normalized Histogram of Oriented Gradient）特征，该特征的计算流程分为5步，分别如下所示：

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
基于HOG特征和SVM的手势识别
09-12
为克服环境带来的影响，借鉴了近年来在目标检测研究中应用较多的梯度方向直方图（HOG）技术，将其用于手势识别中。这种方法使得基于视觉的手势识别对环境不再敏感，得到了较好的识别效果。
SVM、Hog特征
boss-dog
02-25 871
一.SVM（支持向量机） 1.定义： SVM本质是一个分类器，仍然是解决分类的问题，通过寻求一个最优的超平面，来完成分类。分类可以用直线进行分类，也可以用曲线，下面案例用的是直线进行分类，即svm的核是line。 2.案例： 对人的身高体重的训练样本进行分类，从而判断是男生还是女生，且随意给出一个人的身高体重做出预测是男生还是女生。 import cv2 import numpy as np #...
Opencv_SVM多样本训练_识别几何物体
SWPU_机器人实验室
01-13 2496
一、前言 　　最初想写这篇文章就是想帮助和我一样的热心于图像处理的初学者尽快掌握SVM。通过自学毛星云编著的《Opencv3编程入门》一书，并亲自一个一个地码上所有的示例代码，做了一个项目后，算是真正地入门图像处理领域了吧，但也仅仅是入门。 　　 　　学海无涯，愿每个对图像处理，甚至机器人学感兴趣的人都能保持初心，勇往直前。 　　 　　本文工程基于Opencv2.4.9和vs2010搭建。而本文也...
vuforia的物体识别能识别大物体吗_Hog+SVM物体识别与物体运动规划
weixin_39557797的博客
11-24 260
一、Hog方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)在计算机视觉以及数字图像处理中梯度方向直方图(HOG)是一种能对物体进行检测的基于形状边缘特征的描述算子，它的基本思想是利用梯度信息能很好的反映图像目标的边缘信息并通过局部梯度的大小将图像局部的外观和形状特征化。HOG特征的提取可以用下面过程表示：颜色空间的归一化是为了减少光照以及背景等因素的影响；划...
人脸表情识别
weixin_54089068的博客
12-21 2864
文章目录一、相关概念及流程1.HOG提取原理2.流程二、代码及运行结果1.训练数据集2.检测函数查看结果3.读取图片判别及摄像头判别三、总结参考链接 一、相关概念及流程 1.HOG提取原理 概念 HOG是Histogram of Oriented Gradient的缩写，是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行目标检测的特征描述子。可结合OPENCV的SVM分类器等用于图像的识别。 提取流程 HOG特征提取流程可分为6个部分：检测窗口、归一化图像、计算梯度、统计直方图、梯度直方图归一化、得到HOG特征向量。
【OpenCV3】HOG+SVM目标识别
热门推荐
guduruyu的专栏
04-15 2万+
SVM，即支持向量机，在结合相关特征描述子之后，在目标识别，如行人识别、汽车识别、人脸识别等领域中有着重要应用。opencv中提供了HOG特征描述子，这种特征提供支持SVM的接口。这不再进行原理性的介绍，直接介绍如何使用opencv进行SVM+HOG训练和检测。   1、svm+hog训练   #include <iostream> #include <fstrea...
OpenCV3.2 实现目标检测和SVM 物品识别
05-24
在这个项目中，我们将深入探讨如何使用OpenCV 3.2实现目标检测和物品识别，特别关注支持向量机（SVM）这一监督学习算法的应用。SVM是一种非常有效的分类器，常用于图像识别、文本分类等任务。 首先，我们要了解...
hog+svm
最新发布
03-08
### HOG 特征提取与 SVM 分类器的应用 HOG (Histogram of Oriented Gradients) 是一种用于描述图像局部形状特征的有效方式，特别适用于物体轮廓的捕捉。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描述...
【进阶篇】MATLAB中的图像行人检测：使用HOG+SVM进行图像行人检测
# 2.1 直方图梯度（HOG）特征 HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种描述图像局部区域梯度方向分布的特征。它具有以下步骤： 1. **图像分块：**将图像划分为大小相等的重叠块。 2. **梯度计算：**在每...
hog特征+svm分类器识别猫
求知小鸟
10-24 1235
hog特征+svm分类器识别猫 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os PosNum = 300 NegNum = 1000 winSize = (640,320) blockSize = (80,80) blockStride = (40,40) cellSize = (40,40) nBin = 9 #hog creat hog = cv2.HOGDescriptor(winSize,blockS
VS2013+OPENCV2.4.10 提取HOG特征使用SVM多分类手势识别
05-12
使用VS2013+OPENCV 2.4.10 离线训练及识别手势图片获得识别率
svm用于特征提取、预测、目标识别问题
02-27
svm用于特征提取、预测、目标识别问题 效果很好，大家可以试试
关于HOG+SVM的经典总结
12-03
作者：BERNT SCHIELE 其是计算机视觉以及模式识别方面权威人士，本文重点总结HOG+SVM在分类识别方面的性能，并同其它算法如Adboost,Shape modebased等都作为了比较，相信对于这方面技术比较感性趣的朋友读完此文之后，对于整个识别算法方面有一个比较全面的了解！
HOG特征的SVM分类器训练代码
zhuchaocc的专栏
02-23 867
[cpp] view plaincopy #include    #include    #include    #include    #include    #include    using namespace std;   class Mysvm: public CvSVM   {   public:       int get_alpha
Datawhale -- opencv学习 -- Hog特征+SVM分类（行人检测）
何小义的博客
07-05 5562
目录 1 总体思想 2Gamma变换（图像预处理） 3 HOG特征详细解释 4 SVM原理简介 5 opencv+python代码实现 1 总体思想 众所周知，机器学习一般分为算法训练过程，和预测过程，下面就简单描述总体训练和预测思想： 1.1 模型训练过程 （1）准备一堆训练集，训练集是 “有行人” 和 “没有行人” 的正负样本图（我们设定统一64x128大小），分别若干张。 如图所示，比如： 这是“行人”的正样本图像块 这是“没有行...
HOG特征+SVM训练过程
mingzhentanwo的专栏
08-06 1291
转载地址： http://www.52ml.net/16294.html
HOG特征提取和SVM训练
feelingjun的博客
10-23 1160
#include<iostream> #include<string> #include<fstream> #include<opencv2/opencv.hpp> #define posSampleNum 682 #define negSampleNum 770 using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]) { int winWidth = 64;.
利用HOG特征和SVM实现图像分类识别
weixin_50547796的博客
11-19 202
图像分类识别是计算机视觉领域中非常重要的问题之一，在现代社会中需要对各种类型的图片进行分类，如数字、字母、人脸、车牌等，因此实现高效而准确的图像分类识别系统具有重要的应用价值，目前利用特征提取和分类器组合的方法已经成为了实现图像分类识别的主要手段之一，本文将基于HOG特征和SVM实现图像分类识别，并给出相应的matlab代码。 一、HOG特征提取 HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征是一种针对物体形状的局部特征描述子，通过统计图像局部区域的梯度方向直方图来表达图像的
【识别系统】物品智能识别系统（以植物叶片为例）（可执行文件+源程序+操作说明+技术文档）
weixin_44252015的博客
02-12 1409
内容主要为一种物品智能识别系统，实例以对植物叶片的智能识别为例，前端j界面交互过程采用Java语言中Java Springboot框架编写，后端采用Python语言中Pytorch学习库编写，具体识别内容可根据训练任务修改权重文件而自行更改。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值