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opencv︱opencv中实现行人检测：HOG+SVM（二）

接：opencv︱HOG描述符介绍+opencv中HOG函数介绍（一）相关博文：Recorder︱图像特征检测及提取算法、基本属性、匹配方法转载于：Opencv HOG行人检测...源码分析(一)和HOG：从理论到OpenCV实践 HOG+SVM是传统计算机视觉中的经典组合模型。...这里只是用到了HOG的识别模块，OpenCV把HOG包的内容比较多，既有HOG的特征提取，也有结合SVM的识别，这里的识别只有检测部分，OpenCV提供默认模型，如果使用新的模型，需要重新训练。...图4：肩膀至头部识别由此我可以得到最终的行人检测，如图5所示。 ? 图5：行人检测在本人收集的训练库上，用该算法与OPenCV自带的行人检测算法相比，误识率有显著的降低。...， HOG特征目前也被用在其他的目标检测与识别、图像检索和跟踪等领域中。

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HOG目标检测

=cv2.HOGDescriptor()#HOG描述子 hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())#SVM分类器 (...目标检测是通过在测试图像上重复地进入一个64像素宽、128像素高的窗口并计算HOG描述符来完成的。...由于HOG计算不包含尺度的内在意义，且目标可以出现在一幅图像的多个尺度中，因此HOG计算在尺度金字塔的每一层上是逐步重复的。...尺度金字塔中每一层之间的尺度因子通常在1.05和1.2之间，图像重复地按尺度缩小，直到尺度的源帧不再能容纳完整的HOG窗口。如果SVM分类器以任何尺度预测检测目标，则返回相应的边界框。...这种技术比Viola-Jones目标检测更精确，但计算上更复杂。

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opencv︱HOG描述符介绍+opencv中HOG函数介绍（一）

缺点： (1)描述子生成过程冗长，导致速度慢，实时性差； (2)很难处理遮挡问题； (3)由于梯度的性质，该描述子对噪点相当敏感本章转载于博客：HOG：从理论到OpenCV实践 ----...同时能够保持对图像中人体对象的姿势和外观的弱敏感性。...R-HOG是各区间被组合起来用于对空域信息进行编码（are used in conjunction to encode spatial form information）。...假设x1和x2是x块相邻两块的中心，且x1 二、OpenCV的HOG描述符实现 1、HOGDescriptor 作用：创造一个HOG描述子和检测器 HOGDescriptor(Size win_size...scale0：检测窗口增长参数。 group_threshold：调节相似性系数的阈值。检测到时，某些对象可以由许多矩形覆盖。 0表示不进行分组。

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HOG原理与OpenCV实现

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）于2005年提出，是一种常用的特征提取方法，HOG+SVM在行人检测中有着优异的效果。...HOG中的win ,block ,cell HOG最先是用来做行人检测的，显然这是一个目标检测的任务，当我们使用滑动窗遍历方法实现目标检测任务时，首先我们需要构建一个滑动窗，这个滑动窗就是HOG中win...HOG的OpenCV实现注意事项在HOG的原理部分，其实我们已经提到了一些注意的事项，那就是块尺寸，块步长，单元尺寸，窗口步长的选择问题。...在Opencv中，在构建类HOGDescriptor的对象时，它是带有初始值的： CV_WRAP HOGDescriptor() : winSize(64,128), blockSize(16,16),...代码实现 OpenCV中，HOG被封装在了HOGDescriptor 类中，而且OpenCV提供了直接利用HOG+SVM进行多尺度行人检测的函数detectMultiScale()，在这里我们不介绍它，

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使用OpenCV进行对象检测

目标检测是图像处理的重要组成部分。自动驾驶汽车必须检测车道，路面，其他车辆，人，标志和信号等。我们生活在一个动态的世界中，一切都在不断变化。对象检测的应用无处不在。...特征检测是对象检测的任务之一。那么，什么是特征检测？对于人类，我们了解图案，形状，大小，颜色，长度以及其他可识别物体的物体。它也有点类似于计算机。...我们可以使用哈里斯角点检测或精巧边缘检测之类的技术来检测边缘。我们需要将汽车，行人，标志与图像分开。我们可以使用OpenCV专门识别卡车。...OpenCV提供了许多模板匹配方法。这是相关系数的数学公式。一旦在两个图像中都找到匹配项，它将选出相似点。OpenCV官方文档在此处提供了带有代码示例的详细信息。让我们找到路上的卡车。...OpenCV使用此图像收集了特征并找到了卡车。

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OpenCV中使用YOLO对象检测

OpenCV中使用YOLO对象检测 OpenCV在3.3.1的版本中开始正式支持Darknet网络框架并且支持YOLO1与YOLO2以及YOLO Tiny网络模型的导入与使用。...YOLO是一种比SSD还要快的对象检测网络模型，算法作者在其论文中说FPS是Fast R-CNN的100倍，基于COCO数据集跟SSD网络的各项指标对比 ?...每个Cell预测5个BOX，同时YOLO也会生成一个置信分数，告诉每个BOX包含某个对象的可能性是多少，注意置信分数不会直接说明BOX内是检测到何种对象，最终那些得分高的BOX被加粗显示如下： ?...对于每个BOX来说，Cell会预测检测对象类别，这部分的工作就像是一个分类器一样，基于VOC数据集20中对象检测，YOLO结合分数与分类信息对每个BOX给出一个最终可能对象类型的可能性值，如下图，黄色区域...但是在OpenCV只是前馈网络，只支持预测，不能训练。OpenCV中基于YOLO模型我使用的是tiny-YOLO网络模型，支持20中对象检测。

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使用openCV提取sift；surf；hog特征

/example/84776/cv2.HOGDescriptor def createTrainingInstances(self, images): start = time.time() hog...instances.append(pairing) end = time.time() - start self.training_instances = instances print "HOG...images -> %f" % (len(images), end) def createTestingInstances(self, images): start = time.time() hog...instances.append(pairing) end = time.time() - start self.testing_instances = instances print "HOG...TEST SERIAL: %d images -> %f" % (len(images), end) 还有： def get_hog(image): # winSize = (64,64)

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DiffusionDet：用于对象检测的扩散模型

DiffusionDet：用于对象检测的扩散模型 Shoufa Chen1, Peize Sun1, Yibing Song2, Ping Luo1 1The University of Hong Kong...最近，DETR [10] 提出可学习的对象查询来消除手工设计的组件并建立端到端的检测管道，引起了人们对基于查询的检测范式的极大关注 [21、46、81、102]。图 1. 用于对象检测的扩散模型。...，据我们所知，这是第一项将扩散模型应用于目标检测的研究。...然而，尽管对这个想法很感兴趣，但以前没有成功地将生成扩散模型用于对象检测的解决方案，其进展明显落后于分割。...尝试将 DiffusionDet 应用于视频级任务，例如对象跟踪和动作识别。另一种是将 DiffusionDet 从封闭世界扩展到开放世界或开放词汇对象检测本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。

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C++ OpenCV特征提取之HOG特征提取(自带行人检测调用)

前言方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。...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。...--Hog，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ?...可以看到输出的的值，说明我们也检测到的人物。 ---- 行人检测 OpenCV中自己带的训练模版里面有行人检测，我们可以直接调用了。首先我们在度娘那找了一张行人的图片 ?

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HOG特征详解与行人检测

HOG概述 HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取算法，是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法，对象局部的变形与光照影响有很好的稳定性...，最初是用HOG特征来来识别人像，通过HOG特征提取+SVM训练，可以得到很好的效果，OpenCV已经有了。...使用HOG特征数据 HOG特征本身是不支持旋转不变性与多尺度检测的，但是通过构建高斯金字塔实现多尺度的开窗检测就会得到不同分辨率的多尺度检测支持。...OpenCV中HOG多尺度对象检测API如下： virtual void cv::HOGDescriptor::detectMultiScale( InputArray img, std...预训练SVM行人HOG特征分类器实现多尺度行人检测的代码如下： import cv2 as cv if __name__ == '__main__': src = cv.imread("D:/

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汇总 | OpenCV DNN支持的对象检测模型

引言 · OpenCV DNN不光支持图像分类，对象检测作为计算机视觉主要任务之一，OpenCV DNN支持多种对象检测模型，可以快速实现基于COCO数据集与Pascal VOC数据集的对象检测。...本文总结了OpenCV DNN支持的各种对象检测模型与它们的输入输出。...可以看出越是分辨率大的对象在高层特征抽象上毕竟容易被预测检测，分辨率小的对象在底层特征会被检测，如果分辨率过小则有可能无法检测，所以SSD对象检测是对微小目标检测效果不佳的对象检测方法，根据使用的特征网络不同可以分为...VGG-SSD，MobileNet-SSD等，下图是基于VGG16的SSD对象检测网络模型结构： OpenCV DNN支持SSD-VGG， SSD-MobileNet两种SSD对象检测模型。...OpenCV DNN模块支持最新版本的YOLOv4对象检测模型部署，同时还支持Tiny-YOLO网络。

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OpenCV3.3 深度学习模块-对象检测演示

OpenCV3.3 深度学习模块-对象检测演示一：概述 OpenCV3.3 DNN模块功能十分强大，可以基于已经训练好的模型数据，实现对图像的分类与图像中的对象检测在图像与实时视频中，上次发的一篇文章介绍了...DNN模块实现图像分类，这篇文章介绍DNN模块实现对图像中对象检测与标记。...二：模型数据本文的演示是基于SSD模块数据完成，OpenCV 3.3 使用的SSD模型数据有两种，一种是支持100个分类对象检测功能的，主要是用于对图像检测；另外一种是可以在移动端时候、可以支持实时视频对象检测的...，支持20个分类对象检测。...针对视频实时对象检测mobilenet SSD对象检测结果，我用了OpenCV自带的视频为例，运行截图： ? 四：演示代码相关注释已经写在代码里面，不在多废话、解释！代码即文档！

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Unified-IoU：用于高质量对象检测

特别是在密集场景下，待检测对象之间存在大量重叠或遮挡。如果此时仍通过许多低质量预测框来训练框回归损失，则实际检测中将存在较大偏差，容易导致漏检或误检。...Focal-inv是Focal Loss的反向思想，它关注更容易检测的对象。...Focal Loss的思想不再适用于密集数据集。相反，密集数据集应关注更容易检测的对象，因为置信度与IoU损失之间存在相关性。我们改进的Focal-inv展示了更优越的高质量检测结果。...在训练过程中，我们使用超参数“比例”来调整模型对不同质量预测框的关注程度，从而在训练速度和高质量对象检测之间达到平衡。...此外，作为一种高质量对象检测方法，我们将在更多密集数据集中展示UIoU的效果。

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Android平台上OpenCV 深度网络实现对象检测

Android平台上OpenCV 深度网络实现对象检测自OpenCV3.3发布包含深度神经网络(DNN)模块的SDK以后，OpenCV4Android SDK就开始支持Android客户端使用深度学习实现对象检测...，特别是基于SSD的mobilenet网络模型，可以在移动端达到较高的帧率，实时视频对象检测，SSD mobilenet支持20种对象检测。...下面就说说如何在Android Studio中开发一个基于深度学习-SSD网络的对象检测演示程序。...android.hardware.camera.autofocus" /> 三：在预览帧中检测对象...在重载的预览帧处理方法onCameraFrame中实现SSD网络对每帧图像的实时对象检测，代码实现如下： // Get a new frame Imgproc.cvtColor(frame, frame

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特征提取方法(一)：HOG原理及OpenCV实现

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）于2005年提出，是一种常用的特征提取方法，HOG+SVM在行人检测中有着优异的效果。...3.由于窗口的滑动性与块的滑动行，窗口与块都会出现不同程度的重叠（由步长决定），此时在块内划分出的cell就会多次出现，这就意味着：每一个细胞单元的输出都多次作用于最终的描述器。...HOG中的win ,block ,cell ：在一个图像中选择检测窗口，依靠检测窗口尺寸，窗口滑动步长与图像尺寸共同决定将选择几个检测窗口，比如图像的尺寸为166*80，检测窗口的尺寸为64*64...HOG的OpenCV实现： OpenCV中，HOG被封装在了HOGDescriptor 类中，而且OpenCV提供了直接利用HOG+SVM进行多尺度行人检测的函数detectMultiScale()...),Size(16,16),Size(8,8),Size(8,8),3);//利用构造函数，给对象赋值。

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学习—用 Python 和 OpenCV 检测和跟踪运动对象

它会指定一个路径，指向一个预先录制好的视频文件，我们可以检测该视频中的运动。如果你不提供视频的路径，那么OpenCV会从你的摄像头中来检测运动。...15-21行获取一个我们摄像机对象的引用。在这个例子中，没有提供视频路径（15-17行），我们会取得一个摄像头的引用。如果提供了一个视频文件路径，那么我们会在20-21行建立一个指向它的指针。...为了测试我们使用Python和OpenCV搭建的运动监测系统，我录制了两个视频文件。第一个文件是example_01.mp4 ，监视了我公寓的正门，当门被打开时完成检测。...feature=oembed 现在，我安装在用于监视厨房和客厅的摄像机表现如何呢？然我们一探究竟。...python 1.py 原创文章，转载请注明：转载自URl-team 本文链接地址: 学习—用 Python 和 OpenCV 检测和跟踪运动对象

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梯度直方图(HOG)用于图像多分类和图像推荐

目的是将数据集用于图像分类和推荐。让我们先看看数据分布! ? 每个列的惟一值。...下面让我们看看HOG是如何工作的，以及如何在Python中配置它。注意:HOG最初是由Dalal & Triggs(2005)发明的，他们使用特定的参数来获得最佳的人体检测性能。...计算HOG的步骤: HOG是一种将图像转换为梯度直方图，然后使用直方图制作用于训练模型的一维矩阵的技术。在我们计算之前，让我们先导入相关库!...结论本文首先说明了HOG背后的原理是什么，以及我们如何使用它来描述图像的特征。接下来，计算HOG特征并将其用于KNN分类器中，然后寻找K个最近邻点。...在一些情况下，图像被错误地标记，或者图像有多个对象但被标记在一个类中，这会影响我们的模型。下一步是确定错误分类的根本原因，并制作一个更好的分类和推荐引擎。

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历时七个月整理出来的《OpenCV4系统化学习路线图》

对象检测—HAAR级联检测器使用 092. 对象检测—HAAR特征介绍 093. 对象检测—LBP特征介绍 094. ORB FAST特征关键点检测 095. BRIEF特征描述子匹配 096....基于描述子匹配的已知对象定位 098. SIFT特征提取—关键点提取 099. SIFT特征提取—描述子生成 100. HOG特征与行人检测 101. HOG特征描述子—多尺度检测 102....HOG特征描述子—提取描述子 103. HOG特征描述子—使用描述子特征生成样本数据 104. SVM线性分类器 105. HOG特征描述子—使用HOG进行对象检测 106....OpenCV DNN 基于SSD实现对象检测 125. OpenCV DNN 基于SSD实现实时视频检测 126. OpenCV DNN 基于残差网络的人脸检测 127....OpenCV DNN 调用openpose模型实现姿态评估 130. OpenCV DNN 支持YOLO对象检测网络运行 131.

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OpenCV：人脸检测。

前段时间断更了好久，一部分原因就是学习OpenCV去了。 OpenCV是一个开源、跨平台的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作。比如最近写的一篇文章里就发现了计算机视觉的内容。...所以接下来会分享一些关于OpenCV有趣的小案例，毕竟要让学习变得有趣。本次就来了解一下，如何通过OpenCV对人脸进行检测。...其中OpenCV有C++和Python两种，这里当然选用Python啦。环境什么的，就靠大伙自己去百度了。 / 01 / 图片检测先来看一下图片检测，原图如下。 ? 是谁我就不说了。...训练数据是现成的，利用现成的数据，通过训练进而来检测人脸。代码如下。.../ 02 / 视频检测视频用的抖音的上的视频。这里只截取检测效果比较好的视频段作为例子。毕竟训练数据的质量摆在那里，有的时候会出现一些错误。如想提高检测的精度，便需要一个高质量的人脸数据库。

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OpenCV 轮廓检测

读入彩色3通道图像，转换成灰度图像，再转换成二值图像，完后检测轮廓。 // cvtcolor.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...// #include "stdafx.h" #include #include opencv2/highgui/highgui.hpp> #include opencv2.../core/core.hpp> #include opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #pragma comment(lib, "opencv_highgui2410d.lib...") #pragma comment(lib, "opencv_core2410d.lib") #pragma comment(lib, "opencv_imgproc2410d.lib") using...mode表示轮廓的检索模式 CV_RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 CV_RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系 CV_RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息

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