hog+svm工作流程图

以下是HOG+SVM的工作流程图：


1. 数据集准备：收集并标记正负样本，将图片转化为灰度图。
2. 特征提取：使用HOG算法提取图像的特征向量。
3. 特征标准化：对提取的特征向量进行标准化处理。
4. 训练SVM模型：使用标准化的特征向量训练SVM分类器。
5. 模型评估：使用测试集评估SVM分类器的性能。
6. 应用：使用训练好的SVM分类器来识别新的未知样本。

通过以上步骤，我们可以训练一个基于HOG+SVM的图像分类器，用于识别图像中的目标物体。