hog.setSVMDetector
时间: 2024-01-11 22:02:12 浏览: 31
"hog.setSVMDetector" 是一个函数调用,用于设置在 HOG 算法中使用的 SVM 分类器。在使用 HOG 算法进行目标检测时,需要先使用训练数据对 SVM 分类器进行训练,然后将训练好的 SVM 分类器传入 HOG 算法中进行目标检测。"hog.setSVMDetector" 就是用于将训练好的 SVM 分类器设置到 HOG 算法中使用的函数。
具体实现步骤如下:
1. 首先,需要使用训练数据对 SVM 分类器进行训练,得到训练好的 SVM 分类器。
2. 然后,需要将训练好的 SVM 分类器转换成 HOG 算法需要的格式,通常是一个一维数组。
3. 最后,将转换后的 SVM 分类器数组传入 "hog.setSVMDetector" 函数中,设置为 HOG 算法中使用的 SVM 分类器。
具体实现可以参考 OpenCV 等计算机视觉库的文档和示例代码。
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。
上述代码中 hog.setSVMDetector(svm->getDecisionFunction(0)); 报错函数调用中的参数太少
这个错误提示通常是由于函数调用的参数数量不足导致的。在这种情况下,可能是因为 hog.setSVMDetector() 函数需要更多参数来正常工作。可以参考函数的文档或手册,确保你的函数调用中提供了足够数量和类型的参数。如果问题仍然存在,请检查一下你的代码是否存在语法错误或其他逻辑错误。