【实战类】Hog SVM进行图像分类任务

已于 2023-11-23 20:27:21 修改
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分类专栏： 人工智能（AI）医学影像 文章标签： pytorch 深度学习 hog SVM
于 2021-12-25 20:38:24 首次发布
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【机器学习】HOG+SVM实现行人检测
qaqwqaqwq的博客
05-01 8869
HOG的全称是方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient），它是计算机视觉中用于物体检测的一种特征描述子（Feature Descriptor）。特征描述子的作用是提取有用的信息，抛弃冗余的信息。对于一个物体而言，能够区分它的特征的往往是它的形状——也就是它的边界。而在边界处灰度一般有突变，所以我们考察图像的梯度就可以知道边界在什么地方。现在我们把一个图片利用HOG特征转化成了一个向量，接下来就可以利用SVM分类了。
基于OpenCV+HOG+SVM的真假人脸二分类实战（附完整代码）
weixin_73592944的博客
05-21 519
本文通过传统图像处理技术实现了真假人脸分类系统，验证了OpenCV+HOG+SVM方案的有效性。虽然准确率不及深度学习方法，但其轻量化优势在边缘设备部署场景中具有重要价值。后续可通过特征工程优化进一步提升性能。
HOG+SVM图像分类算法
07-24
基于HOG+SVM的图像分类算法，训练集和测试集根据自己的需要自行创立
hog+svm图像二分类
01-14
hog+svm图像二分类*（MATLAB版本），需要安装libsvm工具箱（环境是MATLAB2014a+libsvm3.23）。里面包含正负样本集图片。
自己训练SVM分类器进行HOG行人检测
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Why So Serious?
11-13 5万+
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。 首先计算正负样本图像的HOG描述子，组成一个特征向量矩阵，对应的要有一个指定每个特征向量的类别的类标向量，输入SVM中进行训练。 训练好的SVM分类器保存为XML文件，然后根据其中的支持向量和参数生成OpenCV中的HOG描述子可用的检测子参数，再调用OpenCV中的多
HOG+SVM实现图像分类
steven_ysh的博客
08-25 4322
本文是模式识别图像分类作业（文末附有代码），主要使用 HOG 来提取特征并通过 SVM 来处理分类，在 MNIST 上效果较好，精度达到 94%，而 CIFAR10 上只有 13% 左右的精度（考虑使用原始 SVM，可达到 50% 左右的精度）。
SVM + HOG实现图像分类
学习 & 分享 ~
06-02 5113
训练集标签和数量的统计结果： 提取到的 HOG 特征 初步了解特征的选区是否合适，不适合可以调节 extractHOGFeatures 里的参数，比如 cellsize，blocksize，bins等。 参考：extractHOGFeature只列出几项最终的分类结果：...
基于Hog 的 SVM Pytorch图像分类任务
09-26
如题，详尽部分参考博客：【实战类】Hog SVM进行图像分类任务 其中： 1.labels文件夹内，记录了待训练图片的文件名 和对应的类别序号 2.其他路径、参数设置，都在hog_svm_train.py文件内。包括了图像存放路径、hog...
【图像分类】matlab HOG+SVM图像分类识别【含Matlab源码 2141期】.zip
06-18
【图像分类】matlab HOG+SVM图像分类识别是一个经典的计算机视觉任务，它结合了Histogram of Oriented Gradients（HOG）特征提取方法和Support Vector Machines（SVM）分类器来实现对图像内容的自动识别。...
【计算机视觉】基于HOG特征与SVM的面部表情识别系统设计：MATLAB图像处理技术实现情绪分类
最新发布
12-13
通过Haar级联检测定位人脸，利用extractHOGFeatures函数提取图像局部梯度信息，并构建高维特征向量，最终使用线性核SVM进行分类训练与测试，实现了完整的表情识别流程。同时提供了HOG特征可视化功能，便于理解特征...
hog+SVM图片分类实例
08-03
本代码是hog+svm分类实例，对于新手入门图像处理是个很好的实例，要运行本代码，需在代码同一级目录下建pos和neg文件夹，还有网上找几张图片，就可以运行了。还有更改一下路径就可以了。
HOG_SVM:使用HOG+SVM进行图像分类
05-11
HOG+SVM 使用说明： 上面的hog_svm.py是用于训练的，通过提取图片的hog特征，然后通过SVM进行训练得到model，最后通过model进行预测,将结果写入result.txt文件之中。 代码不难，大家根据需要自己改改。 不要将hog的参数设置的太复杂。不然提取的特征会非常大，然后训练的时候会占满内存，导致机器死机。
HOG-SVM图片分类
10-23
手写识别体mnist的分类， 基于HOG-SVM。需要自己准备数据
hog_svm图像分类(python代码）+图片
01-05
下载后，安装好版本匹配的python3.6,numpy,scipy,matplot,sklearn,skimage等包，后直接可以运行，无需修改代码。运行后输入y，就可以实习自带的图像分类（小鸡，小鸭，蛇，猫等分类）。
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。
HOG+SVM进行图片分类
honeysuckle_luo的博客
03-16 400
通过提取图像的HOG特征，对HOG特征训练一个线性分类器，对图片进行分类。HOG特征对图像的大小有严格的要求，不同大小的图像求出的HOG特征有所不同，所以在对图片求取特征时要统一图片的大小。我这里使用图片的大小为128*128*1大小的灰度图像，所以在进行测试时要使用相同大小的图片进行测试，另外获取HOG特征的参数要保持相同。首先检查图像的大小是否为128*128*1的形状，如果图像的大小不相同则把图像裁剪为128*128*1的形状。
HOG + SVM 进行图片分类（python）
程序员的点滴
07-03 2万+
前言 大家能看到这篇文章，想必对HOG还是有些了解了，那我就不赘述了，其实我自己不太懂，但是还是比刚开始好一些了。下面我的代码是参考这位博主的：点我查看 上面那位博主是用的cifar-10数据集，但是我们的数据集很可能是普通的图片，所以我进行了一些改进。 注意事项： 你的图片必须是正方形，如果需要调整图片大小，建议百度一下，python几行就可以搞定了，最后把图片全部换成宽高相等的。...
学习OpenCV——HOG+SVM
小熊不去实验室
04-17 2万+
#include "cv.h" #include "highgui.h" #include "stdafx.h" #include #include #include #include #include using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { vector img_
【图像分类】HOG+SVM图像分类识别【含Matlab源码 2141期】
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01-17 1349
HOG+SVM图像分类识别 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于SVM与HOG的图像分类实战项目
在图像分类任务中，经过HOG提取的高维特征向量被输入到SVM分类器中进行训练。SVM的核心思想是寻找一个最优超平面，使得不同类别的样本之间的间隔最大化（即“最大间隔分类”）。对于线性不可分的情况，可通过核函数...
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