hog svm目标检测 python

HOG（Histogram of Oriented Gradients）和SVM（Support Vector Machine）是一种常用的目标检测方法。在Python中实现HOG和SVM目标检测的步骤可以概括为以下几个方面。

首先，需要准备正负样本数据集，保证它们的尺寸一致。正样本数据集包含了被测试物体的图片，例如行人、车牌等，而负样本则不包含被检测物体的图像。

其次，使用滑动窗口进行图像的分割，以便对每个窗口进行特征提取和分类器的预测。滑动窗口是一种技术，它可以在图像上滑动一个固定尺寸的窗口，以获取窗口内的图像区域。这一步还涉及到非极大值抑制操作，用于过滤掉重叠的检测框。

然后，使用HOG算法对每个窗口提取特征。HOG算法是一种基于图像梯度方向的特征描述算法，它能够有效地表示图像中的形状和纹理信息。通过计算每个窗口内部的梯度直方图，可以得到该窗口的HOG特征向量。

接下来，使用训练好的SVM模型对提取的HOG特征向量进行分类预测。SVM是一种监督学习算法，可以通过训练样本学习到一个分类器，并用于对新的样本进行分类。在Python中，可以使用scikit-learn库中的SVM模块来构建和训练SVM模型。

最后，根据SVM模型的预测结果，对图像中的目标进行检测和定位。可以根据预测结果确定目标的位置，并在图像上画出检测框来表示目标的位置和边界。

综上所述，HOG-SVM目标检测的Python实现主要涉及到准备样本数据集、滑动窗口操作、HOG特征提取、SVM模型训练和预测以及目标的检测和定位。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [hog+svm图像检测流程 --python](https://blog.csdn.net/qq_43757702/article/details/123713659)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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