蜗牛漫步。。。我要一步一步往上爬。。。

一、Libsvm之初相识 1、libsvm简介（略）   Libsvm主要是用来模式识别与回归，这部分可以自己上网去看，在此略。 2、Libsvm、python、gnuplot下载   会不会奇怪为什么还要下载python和gnuplot这两个软件很重要，是后面搜索最优参数要用到的，也是很关键的一步。 我用的版本：libsvm-3.12,Python2.4，对于gnu

背景 当观察图像时，通常看到的是相连接的纹理与灰度级相似的区域，它们相结合形成物体。如果物体的尺寸很小或对比度不高，通常采用较高的分辨率观察；如果物体尺寸很大或对比很强，只需要较低的分辨率。如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况同时存在，以若干分辨率对它们进行研究将具有优势。当然，这就是多分辨率处理的魅力所在。  从数学的观点看，图像是一个亮度值的二维矩阵，像边界和对比强烈区域那样的突

目标检测学习_1(用opencv自带hog实现行人检测)

梯度直方图特征(HOG) 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算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人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。        

2014年7月8日 matlab里矩阵是按列存储的，对一个二维矩阵A使用max函数 max（A）是求A中每一列的最大值，并以行向量的形式表示 max（A（：））是求A中所有元素中的最大值

window7+vs2010+matlab a2007下安装libSVM

灰度直方图是对图像上单个象素具有某个灰度进行统计的结果，而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两象素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。 取图像(N×N)中任意一点 （x，y）及偏离它的另一点 （x+a，y+b），设该点对的灰度值为 （g1，g2）。令点（x，y） 在整个画面上移动，则会得到各种 （g1，g2）值，设灰度值的级数为 k，则（g1，g2） 的组合共有 k 的平方种。对于整个画面，