SVM_HOG.xml里有什么
时间: 2024-05-29 17:15:49 浏览: 20
SVM_HOG.xml 是一个基于支持向量机(Support Vector Machine)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients)的目标检测模型文件。具体来说,这个文件包含了一个已经训练好的支持向量机模型,可以用于识别图像中的目标物体。该模型基于 HOG 特征提取算法,用于提取图像中物体的特征,然后通过支持向量机实现分类和识别。
在 OpenCV 中,SVM_HOG.xml 是一个预训练模型文件,用于检测行人。它可以用于在图像或视频中检测行人的出现位置。该模型是通过在大量图像和视频数据上进行训练而得到的,因此可以在不同的环境下进行行人检测,例如室内、室外、白天和晚上等。
相关问题
用python写一个svm+hog训练识别图片中火焰并保存为.xml模型
由于没有提供具体的数据集和模型训练步骤,以下是一个基本的示例代码,帮助您了解如何使用Python和OpenCV来实现SVM HOG训练识别图片中火焰并保存为.xml模型:
首先,需要安装OpenCV库:
```
pip install opencv-python
```
然后,需要导入必要的库:
```python
import cv2
import numpy as np
import os
```
准备训练数据:
```python
# 定义训练数据目录
pos_dir = './pos' # 正样本目录
neg_dir = './neg' # 负样本目录
# 训练数据文件名列表
pos_files = os.listdir(pos_dir)
neg_files = os.listdir(neg_dir)
# 定义标签
labels = np.append(np.ones(len(pos_files)), np.zeros(len(neg_files)))
# 定义特征向量列表
feat_vecs = []
# HOG参数设置
win_size = (64, 64)
block_size = (16, 16)
block_stride = (8, 8)
cell_size = (8, 8)
nbins = 9
# 定义HOG描述符
hog = cv2.HOGDescriptor(win_size, block_size, block_stride, cell_size, nbins)
# 提取正样本特征向量
for file in pos_files:
img = cv2.imread(os.path.join(pos_dir, file))
feat_vec = hog.compute(img).reshape(-1)
feat_vecs.append(feat_vec)
# 提取负样本特征向量
for file in neg_files:
img = cv2.imread(os.path.join(neg_dir, file))
feat_vec = hog.compute(img).reshape(-1)
feat_vecs.append(feat_vec)
```
训练模型:
```python
# 定义SVM模型
svm = cv2.ml.SVM_create()
# 定义SVM参数
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.setTermCriteria((cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 1000, 1e-3))
# 训练SVM模型
svm.train(np.array(feat_vecs), cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)
```
保存模型:
```python
# 保存为.xml文件
svm.save('svm_model.xml')
```
以上代码仅供参考,具体实现需要根据您的数据集和算法调整参数和方法。
HOG特征检测+svm C++
HOG特征检测是一种基于梯度方向直方图的目标检测算法,可以用于人脸检测、行人检测等场景。下面是HOG特征检测+svm的C++实现步骤:
1. 加载正负样本数据集并提取HOG特征
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
// 加载正负样本数据集
vector<Mat> pos_samples, neg_samples;
string pos_path = "pos_samples/";
string neg_path = "neg_samples/";
for (int i = 0; i < 100; i++) {
string img_name = pos_path + to_string(i) + ".jpg";
Mat img = imread(img_name, IMREAD_GRAYSCALE);
pos_samples.push_back(img);
}
for (int i = 0; i < 100; i++) {
string img_name = neg_path + to_string(i) + ".jpg";
Mat img = imread(img_name, IMREAD_GRAYSCALE);
neg_samples.push_back(img);
}
// 提取HOG特征
HOGDescriptor hog(Size(64, 128), Size(16, 16), Size(8, 8), Size(8, 8), 9);
vector<float> descriptors;
vector<vector<float>> pos_descriptors, neg_descriptors;
for (int i = 0; i < pos_samples.size(); i++) {
hog.compute(pos_samples[i], descriptors);
pos_descriptors.push_back(descriptors);
}
for (int i = 0; i < neg_samples.size(); i++) {
hog.compute(neg_samples[i], descriptors);
neg_descriptors.push_back(descriptors);
}
return 0;
}
```
2. 将HOG特征转换为svm的训练数据
```c++
// 将HOG特征转换为svm的训练数据
Mat train_data;
Mat train_label;
for (int i = 0; i < pos_descriptors.size(); i++) {
Mat row = Mat(pos_descriptors[i]).reshape(1, 1);
train_data.push_back(row);
train_label.push_back(1);
}
for (int i = 0; i < neg_descriptors.size(); i++) {
Mat row = Mat(neg_descriptors[i]).reshape(1, 1);
train_data.push_back(row);
train_label.push_back(-1);
}
```
3. 训练svm模型并保存
```c++
// 训练svm模型并保存
Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create();
svm->setType(ml::SVM::C_SVC);
svm->setKernel(ml::SVM::LINEAR);
svm->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER, 100, 1e-6));
svm->train(train_data, ml::ROW_SAMPLE, train_label);
svm->save("svm_model.xml");
```
4. 加载svm模型并进行目标检测
```c++
// 加载svm模型并进行目标检测
Ptr<ml::SVM> svm = ml::StatModel::load<ml::SVM>("svm_model.xml");
HOGDescriptor hog(Size(64, 128), Size(16, 16), Size(8, 8), Size(8, 8), 9);
Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
vector<Rect> found;
vector<float> descriptors;
hog.compute(img, descriptors);
Mat row = Mat(descriptors).reshape(1, 1);
float result = svm->predict(row);
if (result == 1) {
found.push_back(Rect(0, 0, 64, 128));
}
hog.detectMultiScale(img, found, 0, Size(8, 8), Size(0, 0), 1.05, 2);
for (int i = 0; i < found.size(); i++) {
rectangle(img, found[i], Scalar(0, 0, 255), 2);
}
imshow("result", img);
waitKey(0);
```
以上就是HOG特征检测+svm的C++实现步骤。需要注意的是,opencv中的svm模型只支持二分类,因此在本例中将正样本标签设为1,负样本标签设为-1。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)