#include #include #include #include //#include #include #include #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"using...
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2015-09-02 18:55:14
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HOG（Histogram of Oriented Gridients的简写）特征检测算法，最早是由法国研究员Dalal等在CVPR-2005上提出来的，一种解决人体目标检测的图像描述子，是一种用于表征图像局部梯度方向和梯度强度分布特性的描述符。...
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2015-08-07 14:43:50
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利用opencv的hog+svm实现细胞识别分类器
图像处理中的细胞识别和人脸识别可以这样来类比，图像中的一张张人脸就是一个个细胞。
模式识别的关键在于样本库的选取，识别率也只能在和样本库比较接近的环境下才能保证。主要工作是三部分一是特征提取，二是样本库的训练train，三是目标检测detect。
一．特征提取
特征提取采用的是HOG特征即HOG描述子，该特征在行人检测中效果非常好。...
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2015-03-08 00:11:35
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使用OpenCV进行分类训练的时候，注意（1）必须使用线性核函数，HOGDescriptor只支持线性核函数检测（2）保存文件的时候注意要将alpha*supportvector的负数形式...
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2014-12-04 18:03:13
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梯度直方图特征(HOG)是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符,它通过计算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...
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2014-12-03 15:34:57
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在2005年CVPR上，来自法国的研究人员NavneetDalal和BillTriggs提出利用Hog进行特征提取，利用线性SVM作为分类器，从而实现行人检测。而这两位也通过大量的测试发现，Hog+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来，虽然很多研究人员也提出了很多改进的...
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2014-11-20 20:14:15
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梯度直方图特征(HOG)是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符,它通过计算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.....
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2014-11-20 20:14:08
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