HOGDescriptor myHOG; myHOG.setSVMDetector(myDetector);
时间: 2024-05-25 07:10:35 浏览: 51
这段代码是使用OpenCV中的HOGDescriptor类来进行目标检测。首先,创建了一个名为myHOG的HOGDescriptor对象。然后,使用setSVMDetector方法将训练好的SVM分类器传递给myHOG对象,以便进行目标检测。具体来说,myDetector是一个向量,包含了训练好的SVM分类器参数。在目标检测中,myHOG对象将使用这些参数来对图像进行分类和检测。
相关问题
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
这段代码使用了OpenCV中的人体检测算法HOG(Histogram of Oriented Gradients)。其中,cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()是获取HOG算法默认的人体检测器,然后使用hog.setSVMDetector()方法将默认的人体检测器设置为HOGDescriptor对象hog的SVM检测器。这样,在调用hog.detectMultiScale()方法时,就可以使用这个人体检测器来进行行人检测了。
cv2.HOGDescriptor().compute(image)
`cv2.HOGDescriptor().compute(image)`是OpenCV中用于计算图像HOG特征的函数。它接受一个图像作为输入,并返回计算得到的HOG特征向量。
具体来说,它的参数包括:
- `image`: 输入的图像,可以是灰度图像或彩色图像。
- `winStride`: 滑动窗口步长,用于在图像上滑动计算HOG特征,它是一个二元组(x,y),表示窗口在水平和垂直方向上的步长。默认值为(8,8)。
- `padding`: 边缘填充大小,用于在图像边缘进行填充,以便能够完整计算HOG特征。默认值为(0,0)。
- `locations`: HOG特征计算的位置,它是一个浮点型的二维矩阵,每一行表示一个计算位置的坐标。默认值为None,表示在整个图像上计算HOG特征。
例如,以下代码演示了如何使用`cv2.HOGDescriptor().compute()`函数计算图像的HOG特征:
```
import cv2
image = cv2.imread('image.jpg') # 读取图像
hog = cv2.HOGDescriptor() # 创建HOG描述符
features = hog.compute(image) # 计算图像HOG特征
print(features.shape) # 输出特征向量的形状
```
输出结果为特征向量的形状,例如`(1764, 1)`。