C++ Opencv——Hog+SVM
思路:
// HOG描述子向量 std::vector<float> descriptors; cv::HOGDescriptor hog(cv::Size(48, 48), cv::Size(16, 16), cv::Size(8, 8), cv::Size(8, 8), 9); hog.compute(src, descriptors, cv::Size(8, 8)); int DescriptorDim = descriptors.size(); // SVM 樣本+標籤 int num; Mat sampleFeatureMat = cv::Mat::zeros(num, DescriptorDim, CV_32FC1); int i, j;//i為樣本序列,j為樣本特徵值 sampleFeatureMat.at<float>(i, j) = descriptors[j]; Mat sampleLabelMat; int label; sampleLabelMat.at<float>(i, 0) = label;
相關推薦
C++ Opencv Hog+svm 二分類
// opencv3 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <fstream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <string>
C++ Opencv——Hog+SVM
思路: // HOG描述子向量 std::vector<float> descriptors; cv::HOGDescriptor hog(cv::Size(48, 48), cv::Size(16, 16), cv::Size(8, 8), cv::Size(8, 8)
opencv +Hog + SVM 車輛檢測
最近嘗試了一下用opencv做了一下車輛檢測 其中hog特徵使用opencv自帶函式庫進行提取描述如下: HOGDescriptor *hog = new HOGDescriptor(Size(64, 64), Size(16, 16), Size(8, 8), Size(8, 8)
OpenCV HOG+SVM行人檢測:從訓練到檢測
以現在使用的OpenCV 2.4.10為例,行人檢測的Demo在“D:\opencv\sources\samples\cpp\peopledetect.cpp”下,原始碼如下所示: #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #incl
hog+svm 實現行人檢測(C++ opencv3.4)
最近想學下傳統機器學習方法來實現目標檢測,從頭到尾下來記錄下自己的程式碼過程行人檢測加粗樣式 資料集準備:INRIA行人檢測資料集百度雲下載,http://pan.baidu.com/s/1eSdlw7g 下載完之後我們解壓可以看到資料集檔案分佈 INRIADA
C++ Opencv——色形紋+SVM檢測綜合
目錄 主函式 子程式 子函式 主函式 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2\core\core.hpp> #include <opencv2\highg
基於opencv的手寫數字識別(MFC,HOG,SVM)
因為本程式是提取HOG特徵,使用SVM進行分類的,所以大概瞭解下HOG的一些知識,其中我覺得怎麼計算影象HOG特徵的維度會對程式瞭解有幫助 關於HOG,我們可以參考: http://gz-ricky.blogbus.com/logs/85326
OpenCV中的HOG+SVM物體分類
這裡總結網上自己找到的資料,搞一個簡單的框架供大家參考一下。 [cpp] view plaincopyprint? [cpp] view plaincopyprint #include "cv.h" #include "highgui.h"
OpenCV的HOG+SVM訓練程式注意事項
關於訓練程式我封裝了一份,大家可以參考一下 http://download.csdn.net/detail/xidianzhimeng/8270413 樣本的配置與OpenCV訓練Adaboost的類似,相信訓練過Adaboost的同學能很快入手的。 用Ope
OPENCV HOG特徵+SVM分類器行人識別(從訓練到識別)
想要訓練分類器,首先要有樣本,正樣本和負樣本,在這裡就是有人的樣本和沒有人的樣本,我的樣本來源於”INRIA Person Dataset”這個網站,連結為點選開啟連結,在下邊有個藍色here(970M),點選下載即可,也可以去我的網盤下載,地址點選開啟
OpenCV中的HOG+SVM物體分類 hog->compute(trainImg, descriptors,Size(1,1), Size(0,0))出現bug
本人除錯這篇部落格->OpenCV中的HOG+SVM物體分類(網址:http://blog.csdn.net/yongshengsilingsa/article/details/7535496)出現錯誤。 除錯報錯:svm_hog.exe 中的 0x00434240
Opencv實現行人檢測(HOG + SVM)
1. 理論基礎 使用OpenCv進行行人檢測的主要思想: HOG + SVM HOG: 方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特徵是一種在計算機視覺和影象處理中用來進行物體檢測的特徵描述子。HOG特徵通過計
HOG+SVM訓練時報錯 OpenCV Error: Assertion failed
在HOG+SVM圖片訓練時,經常會看到一種報錯資訊: OpenCV Error: Assertion failed (checkDetectorSize()) in cv::HOGDescriptor::setSVMDetector, file C:\builds\mast
opencv︱opencv中實現行人檢測:HOG+SVM(二)
零、行人檢測綜述 行人檢測,就是將一張圖片中的行人檢測出來,並輸出bounding box級別的結果。而如果將各個行人之間的軌跡關聯起來,就變成了行人跟蹤。而行人檢索則是把一段視訊中的某個感興趣的人檢索出來。 行人檢測領域的工作
C++ opencv高速樣例學習——讀圖顯示
ext -1 borde _id msh family opencv str bit 1.關鍵函數 1. 讀入圖片 imread(圖片或位置,顯示格式)默覺得:IMREAD_COLOR 顯示格式: IMREAD_UNCHANG
第十八節、基於傳統圖像處理的目標檢測與識別(HOG+SVM附代碼)
當我 陰影 .fig 來源 end 映射 形狀 itl eee 其實在深度學習分類中我們已經介紹了目標檢測和目標識別的概念、為了照顧一些沒有學過深度學習的童鞋,這裏我重新說明一次:目標檢測是用來確定圖像上某個區域是否有我們要識別的對象,目標識別是用來判斷圖片上這個對象是什麽
[C++]opencv 裏計算多項式用的算式...
spa sin enc cout ble str 別了 沒有 esp 初看OpenCV寫多項式的算式有點晦澀難懂,形如(((z3y2 + z2)y2+z1)*y2)來表示一個二次到六次的偶次多項式,這樣的算式究竟快在哪裏?今天正好比較閑,就拿來跑一跑,供大家參考(但其實意義
基於HOG+SVM的貓咪識別器
版權宣告:本文為博主原創文章,未經博主允許不得轉載。 https://blog.csdn.net/Co_zy/article/details/78308316 目的 使用HOG+SVM演算法和OpenCV實現一個圖片分類器,通過自己訓練分類器,達到可以判斷任意圖片
C++opencv中讀取資料夾中的多幅圖片並按順序重新命名後儲存到另一資料夾中
#include <iostream> #include <fstream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include &
【機器學習】HOG+SVM進行車輛檢測的流程及原始碼
在進行機器學習檢測車道線時,參考了這篇博文,基於LBP+SVM實現了車道線檢測的初步效果。覺得講解很到位,程式碼也容易理解和修改,故在此分享,供更多人學習。原地址:https://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/4658478.html HOG