考的很基础啊： 1、JPG、BMP区别；与BMP相同格式的有 2、RGB TO gray 3、积分图 4、HOG 5、PCA 6、图像数据增益？ 7、激活函数的作用？ ...
分类：
其他好文 时间：
2016-10-11 20:57:10
阅读次数：
151
在计算机视觉研究当中，HOG算法和LBP算法算是基础算法，但是却十分重要。后期很多图像特征提取的算法都是基于HOG和LBP，所以了解和掌握HOG，是学习计算机视觉的前提和基础。 HOG算法的原理很多资料都可以查到，简单来说，就是将推向分成一个cell，通过对每个cell的像素进行梯度处理，进而根据梯 ...
分类：
编程语言 时间：
2016-09-22 22:32:37
阅读次数：
284
（一）HOG特征 1、HOG特征： 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。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中， ...
分类：
其他好文 时间：
2016-09-14 21:48:02
阅读次数：
266
原创文章如需转载请注明：转载自风宇冲Unity3D教程学院 原创文章如需转载请注明：转载自风宇冲Unity3D教程学院 U3D内存优化 读了Hog关于内存管理文章, 自己测试了下。 有以下收获: (1)Unity的Profiler性能监测是非常准确。 (2)测试复盘的 结果也完全与Hog的一致 (3 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-09-11 01:32:23
阅读次数：
147
特征提取和特征选择都是从原始特征中找出最有效（同类样本的不变性、不同样本的鉴别性、对噪声的鲁棒性）的特征。 区别与联系 特征提取：将原始特征转换为一组具有明显物理意义（Gabor、几何特征[角点、不变量]、纹理[LBP HOG]）或者统计意义或核的特征。 特征选择：从特征集合中挑选一组最具统计意义的 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-08-27 16:43:43
阅读次数：
637
前段时间学习了HOG描述子及其与SVM结合在行人检测方面的应用。 当我们用训练好的模型去检测测试图像时，我们会用到detectMultiScale() 这个函数来对图像进行多尺度检测。 这是opencv3.1里的参数解释 可以看到一共有8个参数。 1.img(必需) 这个不用多解释，显然是要输入的图 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-08-08 06:33:40
阅读次数：
865
前一段时间开始了解HoG跟SVM行人识别，看了很多包括Dalal得前辈的文章及经验分享，对HoG理论有了些初步的认识。 HoG 的全称是 Histogram of Oriented Gradient， 直译过来也就是梯度方向直方图。 就是计算各像素的梯度方向，统计成为直方图来作为特征表示目标。 下面 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-08-02 06:38:52
阅读次数：
780
#1，概念 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。 SVM的主要思想可以概括为两点：⑴它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-07-20 09:02:02
阅读次数：
469
1、HOG特征： 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。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。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 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-07-19 13:12:07
阅读次数：
388
