HOG用於「檢測對象」opencv

我想知道，如果有任何代碼或任何良好的文檔可用於實現HOG功能？我試着閱讀文檔here但它是相當困難的理解，它需要SVM ..HOG用於「檢測對象」opencv

我需要的只是實施對象HOG檢測....像什麼它SIFT或SURF

順便說一下，我在this工作中並不感興趣。

謝謝。

來源

2011-10-04 Mario

我有點晚，但對於一個簡單而直接的例子看到：http://stackoverflow.com/questions/6090399/get-hog-image-features-from-opencv-python – jmunsch

你可以看看 http://szproxy.blogspot.com/2010/12/testtest.html

他還出版了「教程」爲HOG源鍛造在這裏： http://sourceforge.net/projects/hogtrainingtuto/?_test=beta

我知道這一點，因爲我和你有同樣的問題。本教程雖然不是我稱之爲教程，它的一堆源代碼，沒有文檔，但我認爲它的工作原理，至少可以讓你到某個地方。

來源

2011-10-04 22:43:44 mugetsu

謝謝你的回答，但爲了檢測這些人，已經在opencv開源中的示例中實現了一個教程，但我不知道檢測對象所需的參數。 – Mario

在Computer Vision System Toolbox for MATLAB中有一個功能extractHOGFeatures。

來源

2013-11-13 19:22:55 Dima

在結束和簡化了一下，所有你需要檢測圖像的特定對象是：

本地化「興趣點」，以提取補丁：

爲了獲得興趣點，你可以使用一些算法，如哈里斯角點探測器，隨機或類似滑動窗口的東西。

從這些點獲得補丁：

你將不得不採取補丁大小的decission。

從這些補丁計算特徵描述符。（如HOG）。

相反HOG，你可以使用另一個特徵描述像SIFT，SURF ...
HOG的實現並不太難。您必須計算使用Sobel X和Y內核的提取補丁的梯度，之後您必須將補丁分成NxM個單元（例如8x8），然後計算梯度，角度和大小的直方圖。在下面的鏈接，你可以看到更詳細的解釋： HOG Person Detector Tutorial

檢查先前訓練的分類

的特徵向量一旦你得到了這個矢量，檢查它是否是所期望的對象或不與先前訓練過的分類器如SMV一樣。相反，您可以使用NeuralNetworks作爲SVM。

SVM的實現比較困難，但也有一些類似opencv的庫可以使用。

來源

2017-02-08 15:12:53 omotto

HOG用於「檢測對象」opencv

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