HOG+SVM算法统计检测框的步骤

HOG+SVM算法统计检测框的步骤如下：

1. 获取训练样本集，包括正样本和负样本，正样本是需要检测的目标，负样本是与正样本尺寸相同的图像块，但不包含目标。

2. 提取正负样本的HOG特征，HOG特征是指将目标图像分成小的单元格，计算每个单元格的梯度直方图，然后将相邻单元格的直方图连接起来，形成一个大的特征向量。

3. 使用SVM分类器对训练样本进行分类，将正负样本分开。

4. 将目标图像按照固定的尺度进行滑动窗口扫描，每个窗口提取HOG特征。

5. 使用训练好的SVM分类器对每个窗口进行分类，得到一个置信度分数。

6. 对窗口进行非极大值抑制，去除重复检测的窗口。

7. 根据置信度分数排序，选择得分最高的窗口作为检测结果。

8. 可以根据需要调整窗口的尺寸，重新扫描图像，得到更准确的检测结果。

以上就是HOG+SVM算法统计检测框的步骤。

相关问题

python实现基于HOG+SVM的行人检测算法

行人检测是计算机视觉中的一个重要应用，HOG+SVM是一种常用的行人检测算法。下面是基于Python实现HOG+SVM行人检测算法的步骤：

1.收集行人数据集。需要有大量的正样本和负样本数据，正样本为行人图片，负样本为非行人图片。

2.提取HOG特征。使用OpenCV中的HOGDescriptor函数，对每张图片提取HOG特征。HOG特征是一种局部特征，可以很好地描述行人的外观特征。

3.训练SVM分类器。将提取的HOG特征作为输入，将正样本标记为1，负样本标记为-1，使用SVM进行训练。可以使用sklearn库中的SVM模型进行训练。

4.行人检测。对新的图片进行行人检测，先使用滑动窗口对图片进行分块，然后对每个分块提取HOG特征，输入到已训练好的SVM模型中进行分类判断。如果分类结果为1，则表示当前分块中可能存在行人，可以将其标记出来。

以上就是基于Python实现HOG+SVM行人检测算法的主要步骤。需要注意的是，该算法的准确率与数据集的质量和数量以及参数的选择有很大关系，需要不断进行调整和优化。

基于HOG+SVM实现行人检测

行人检测是计算机视觉中的一个重要应用，基于HOG+SVM的方法是其中比较经典的一种方法。具体实现步骤如下：

1. 数据集准备：需要有行人和非行人的图像样本，可以使用公开数据集如INRIA Person Dataset等，也可以自己采集。

2. 特征提取：使用HOG（Histogram of Oriented Gradients）方法提取图像特征。HOG方法是基于梯度方向的直方图统计，将图像分成若干个小区域，对每个区域计算梯度方向直方图，最后将所有区域的直方图拼接起来得到整个图像的特征向量。

3. 训练SVM分类器：使用支持向量机（SVM）进行分类器的训练。将HOG特征向量作为输入，将行人和非行人样本分别标记为1和-1，训练出一个分类器模型。

4. 目标检测：使用训练好的分类器对测试图像进行目标检测。首先对图像进行多尺度滑动窗口操作，对每个窗口提取HOG特征向量，然后使用训练好的分类器进行分类，得到窗口的置信度。最后使用非极大值抑制（NMS）算法对窗口进行筛选，得到检测结果。

以上就是基于HOG+SVM实现行人检测的基本流程。需要注意的是，该方法只能检测行人，不能检测行人的姿态和行为。如果需要更加复杂的行人检测任务，可以考虑使用深度学习方法。