hog+svm

opencv手写数字识别:SVM和KNearest

先看结果：svm模型的识别结果：红色为识别错误的KNearest分类模型的识别结果：红色为错误的处理流程：1数据加载：我们从digits.png里加载一些训练样本。2倾斜矫正3提取梯度方向直方图hog特征4将梯度直方图转换到Hellingermetric5使用KNearest分类并测试6...

图像识别(四):图像特征选择与提取

图像特征的提取和选择是图像处理过程中最重要的环节之一，对后续图像分类有着重要的影响，并且对于图像数据具有样本少，维数高的特点，要从图像中提取有用的信息，必须对图像特征进行降维处理，特征提取与特征选择就是最有效的降维方法，其目的是得到一个反映数据本质结构、识别率更高的特征子空间。图像特征提取的主要算...

基于高光谱图像与光谱特征融合技术鸡蛋新鲜度无损判别模型的建立

引言鸡蛋新鲜度等级评价是鸡蛋品质检测研究中一项重要的工作。近年来，国内外学者运用介电特性、电子鼻、机器视觉、近红外光谱分析等技术在鸡蛋新鲜度无损检测领域进行了相关理论研究。研究表明，可以通过介电特征建立鸡蛋的电磁特性与其内部成分含量的关系，建立鸡蛋新鲜度无损判别模型。在鸡蛋腐化过程中，营养物质会被微...

HOGG 基于Gabor变换与HOG特征的人体检测

范国娟1，范国卿2，柳絮青3（1.山东传媒职业学院，山东济南250200；2.丝路卫星通信有限公司，江苏南京210012；3.江南大学，江苏无锡214122）针对实际监控中人体目标轮廓的多尺度特性，提出一种用于人体目标检测的多尺度方向特征描述子(HOGG)。首先采用Gabor滤波器提取人...

机器视觉算法简介

机器视觉算法是机器视觉系统中实现图像处理、特征提取、目标检测和识别等功能的核心技术。这些算法利用计算机视觉和图像处理的原理，将视觉信息转化为有用的数据。以下是一些常见的机器视觉算法及其应用介绍：1.图像处理算法1.1.滤波算法均值滤波：通过计算图像中每个像素周围像素的平均值来去除噪声。适用于平滑...

深入浅出理解HOG特征——梯度方向直方图

原文地址：https://learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients/最近在搞车牌识别的时候，训练样本去识别车牌的时候用到HOG特征。国外一篇文章让我受益良多什么是特征描述符？特征描述符是指通过提取有用的信息并抛弃无关的信息来表示这一张图片或者一...

IoU优化:在Anchor-Free中提升目标检测精度

CVPR2021：IoU优化用于提升Anchor-Free目标检测精度简要目前的anchor-free目标检测器非常简单和有效，但缺乏精确的标签分配方法，这限制了它们与经典的基于Anchor的模型竞争的潜力，这些模型由基于IoU度量的精心设计的分配方法支持。本文提出了伪IoU：一个简单的度量，带来更...

计算机视觉目标检测的框架与过程

个人接触机器视觉的时间不长，对于机器学习在目标检测的大体的框架和过程有了一个初步的了解，不知道对不对，如有错误，请各位大牛不吝指点。目标的检测大体框架：目标检测分为以下几个步骤：1、训练分类器所需训练样本的创建：训练样本包括正样本和负样本；其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，负样本指其...

人脸识别技术的基本原理和主流技术介绍

#来点儿干货#人脸识别技术是一类成熟的图像识别技术，在我们的日常生活中发挥着重要的作用。下面本文将介绍一下这种技术的基本原理是什么，并简要介绍主流的人脸识别技术。人脸识别技术的原理基于计算机视觉和模式识别技术，其主要步骤包括人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配。以下是人脸识别技术的主要原理和主流技术：1...

OpenCV使用HOGDescriptor实现行人检测

1、概述　　案例：使用HOGDescriptor实现行人检测　　实现步骤：　　　　1.载入图像　　　　2.图像灰度化　　　　3.实例化HOGDescriptor，并使用SVM检测器来检测行人　　　　4.使用detectMultScale在不同的尺度空间上实现行人检测　　　　5.将4中检测到的行人矩形...