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。

相关问题

hog+svm工作流程

HOG+SVM是一种基于图像特征和机器学习的目标检测方法，其工作流程一般包括以下步骤：

1. 数据采集和预处理：收集需要检测的物体的图像数据集，并对图像进行预处理，如灰度化、归一化等。

2. 特征提取：使用HOG（方向梯度直方图）算法从图像中提取特征。HOG算法将图像分成小的单元格，然后计算每个单元格中的梯度方向和梯度强度，最后将这些信息组成一个向量作为该单元格的特征。

3. 训练SVM分类器：使用SVM（支持向量机）算法对提取的特征进行分类，训练出一个分类器。训练过程中需要给出正样本和负样本，来让SVM分类器学习如何将物体分类为正样本或负样本。

4. 目标检测：在待检测的图像中使用HOG算法提取特征并使用训练好的SVM分类器进行分类。如果分类器认为该物体是正样本，则将其标记为目标物体。

5. 后处理：对检测结果进行一些后处理，如非极大值抑制等，以提高检测的准确率和召回率。

以上就是HOG+SVM目标检测的主要工作流程。

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。