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hog svm 车辆检测

(1)准备训练样本集合;包括正样本集和负样本集;根据机器学习的基础知识我们知道,要利用机器学习算法进行样本训练,从而得到一个性能优良的分类器,训练样本应该是无限多的,而且训练样本应该覆盖实际应用过程中可能发生的各种情况。(很多朋...

步骤 1. 训练数据集及其它准备工作 训练检测器的正例(Positive examples)数据库最好采用“全图+标注”的形式,不要是那种切出来的行人小图片,这有助于后续的 bootstrap 操作(当然,在 Daimler 这样的数据库上似乎无法做到),初始的负例(Nega...

1.首先确保你输入的图片中包含行人,如果没有,那found为空是自然的事情。 2.然后,即使你输入的图片中包含行人,OpenCV自带的hog+svm检测函数也不一定能够把行人检测出来,毕竟它的训练样本数目也是有限的,能否检测出行人受到图片背景,光线,...

1. hog描述子在opencv中为HOGDescriptor。 2. 可以调用该描述子setSVMDetector方法

我有个转换成3781个浮点数的 。我又刚刚训练了一个支持向量的,你还要吗?不过这个文件太大,176M呢。

hog是用于进行特征比较和归一化处理来实现识别和分类; 你是要生成特征库还是? 如果是生成特征库 请参照XML生成方法

OPENCV是图像开放源代码,没有你说的模式识别的分类器,想用OPENCV做图像识别,只能用一些图像似圆度,平均灰度之类的做特征选择与提取后,根据需要编写分类器,贝叶斯,svm,基于神经网络的都行,看情况用不同的分类器.

你好,我现在也在做HOGAdaboost行人检测,不过现在还没有结果,这里有一篇蛮不错的相关文献Fast Human Detection Using a Cascade of HOG 已发你邮箱,请查收。希望能对你有帮助。

背景提取可以用GMM(高斯混合模型)+形态学处理,虽然时间复杂度比较大但是效果很好。但我之前写的代码都是Matlab的,opencv不熟悉,不过在stack overflow之类的...

1. hog描述子在opencv中为HOGDescriptor。 2. 可以调用该描述子setSVMDetector方法给用于对hog特征进行分类的svm模型的系数赋值,这里的参数为HOG...

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