HOGDescriptor hog

时间: 2024-02-11 10:26:51 浏览: 49
ZIP

HOG-descriptor:在matlab中实现HOG（梯度直方图）特征提取

HOGDescriptor是OpenCV中的一个类，用于计算图像中的方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，HOG）特征。这些特征可以用于目标检测和识别任务，例如行人检测和人脸识别。HOGDescriptor类提供了许多参数和方法，可以根据具体应用场景进行设置和调整。
阅读全文

相关推荐

cpp

HOG-detector

基于HOG的行人检测。可以自行下载，我用的OPENCV2.4.3，自行根据需要进行修改环境变量。大家共同学习。
rar

基于C++的使用opencv与HOG实现检测的例子

hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); 现在，我们可以使用HOGDescriptor的detectMultiScale方法来提取特征并检测行人： cpp vector<Rect> detections; hog.detectMultiScale...

void detect_thread() { Mat frame; HOGDescriptor hog; // 初始化方向梯度直方图描述子 hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); // 采用已经训练好的行人检测分类器 vector<Rect> regions; Track_Msg track; while(1){ mtx_orig.lock(); if (orig.empty()){ mtx_orig.unlock(); continue; } else { resize(orig, frame, cv::Size(400, 300));//缩放图像 mtx_orig.unlock(); } hog.detectMultiScale(frame, regions, 0, Size(4, 4), Size(8, 8), 1.05, 1); // 扫描图像 Pic_Track(frame, regions, track); if(track.direct != "None"){ cout << track.M[0] << ' ' << track.M[1] << ' ' << track.direct << endl; data_share(track); } putText(frame,"w/2:"+to_string(int(track.w/2))+" h/2:"+to_string(int(track.h/2)),{0, 30},FONT_HERSHEY_TRIPLEX,1,(0, 0, 0),1); for (size_t i = 0; i < regions.size(); i++) rectangle(frame, regions[i], cv::Scalar(0, 0, 255), 2); putText(frame,"dx:"+to_string(track.dx)+" dy:"+to_string(track.dy)+" "+track.direct,{0, track.height-10},FONT_HERSHEY_TRIPLEX,1,(255, 0, 0),1); imshow("frame", frame); waitKey(30); } }

这是一个使用 OpenCV 库和 HOG 特征描述子实现行人检测的代码。具体实现步骤如下： 1. 初始化 HOG 特征描述子，并设置行人检测分类器。 2. 使用多尺度滑动窗口扫描图像，检测出可能包含行人的区域。 3. 对检测出...

float* get_hog_feature(cv::Mat img) { cv::HOGDescriptor hog = cv::HOGDescriptor(cvSize(20, 20), cvSize(10, 10), cvSize(5, 5), cvSize(5, 5), 9); cv::resize(img, img, cv::Size(30, 30), (0, 0), (0, 0), cv::INTER_LINEAR); std::vector<float> descriptors; // float *descriptors; hog.compute(img, descriptors, cv::Size(20, 20), cv::Size(0, 0)); float *feature_float = (float*)malloc(descriptors.size() * sizeof(float)); assert(feature_float); for (int i = 0; i < 128; i++) { feature_float[i] = descriptors[i * 2]; } return feature_float; } bool getRectsHogFeature(const cv::Mat& img) { std::vector<cv::Mat> mats; int feature_dim = 128; for (DETECTION_ROW& dbox : d) { cv::Rect rc = cv::Rect(int(dbox.tlwh(0)), int(dbox.tlwh(1)), int(dbox.tlwh(2)), int(dbox.tlwh(3))); rc.x = (rc.x >= 0 ? rc.x : 0); rc.y = (rc.y >= 0 ? rc.y : 0); rc.width = (rc.x + rc.width <= img.cols ? rc.width : (img.cols - rc.x)); rc.height = (rc.y + rc.height <= img.rows ? rc.height : (img.rows - rc.y)); cv::Mat mattmp = img(rc).clone(); //cv::resize(mattmp, mattmp, cv::Size(64, 128)); float *feature_float = get_hog_feature(mattmp); for (int i=0;i<feature_dim;i++) { dbox.feature[i] = feature_float[i]; } } return true; } 请解析这段代码

2. 在函数内部，首先创建了一个 cv::HOGDescriptor 对象 hog，并指定了它的参数，包括窗口大小、块大小、块步长和直方图的箱数。 3. 然后，将输入图像调整为指定的大小（30x30）。 4. 接下来，创建一个空的 std...

# 使用HOGDescriptor类计算HOG特征 descriptor = cv2.HOGDescriptor() hog = descriptor.compute(gray)

这段代码使用了OpenCV中的HOGDescriptor类来计算图像的HOG特征。具体来说，它首先创建了一个HOGDescriptor对象，然后使用该对象的compute()方法计算输入图像gray的HOG特征。最终结果保存在hog变量中。请注意，使用...

descriptor = cv2.HOGDescriptor() hog = descriptor.compute(gray)

这段代码使用了OpenCV库中的HOGDescriptor类来计算图像的HOG特征。HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种常用的图像特征，它可以描述图像中物体的形状和纹理信息。在这里，首先创建了一个HOGDescriptor...
zip

svm.zip_HOG SVM（opencv）_HOG opencv_hog svm_hog分类_opencv hog svm

2. **提取HOG特征**：使用OpenCV的HOGDescriptor类来计算图像的HOG特征。 3. **创建SVM模型**：使用OpenCV的SVM类实例化一个SVM模型，选择合适的核函数（如线性核、径向基函数核等）和其他参数。 4. **训练模型*...
rar

hog_detect.rar_hog visual_hog 行人_opencv hog_行人检测

在OpenCV中，cv::HOGDescriptor类封装了上述过程。你可以通过设置不同的参数（如细胞大小、块大小、块重叠比例等）来自定义HOG特征提取，然后调用compute()方法来提取特征，detect()或detectMultiScale()...

hog = cv2.HOGDescriptor()效果不好

如果你觉得 cv2.HOGDescriptor() 的效果不好，可以尝试以下几种方法： 1. 调整参数：HOG 算法的效果与参数的设置有很大关系。你可以调整参数来尝试提高算法的效果，例如 winSize、blockSize、cellSize、...

hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

其中，cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()是获取HOG算法默认的人体检测器，然后使用hog.setSVMDetector()方法将默认的人体检测器设置为HOGDescriptor对象hog的SVM检测器。这样，在调用hog....

opencv hogdescriptor

OpenCV中的HOG描述子是一种用于目标检测和识别的特征描述方法，它可以从图像中提取出局部图像块的梯度方向特征，并通过一些算法将其组合成高维向量，从而进行图像分类和识别。HOG描述子在许多计算机视觉任务中都有...

hog.cpp:120: error: (-215:Assertion failed) checkDetectorSize() in function 'cv::HOGDescriptor::setSVMDetector'

在使用 cv2.HOGDescriptor().setSVMDetector(detector) 方法设置 SVM detector 时，需要确保 detector 的维度与 HOGDescriptor 实例的 winSize 参数设置一致。 你可以尝试检查一下 winSize 参数是否正确设置...

opencvsharp hogdescriptor

OpenCvSharp HogDescriptor提供了一系列函数来实现HOG特征提取器的操作，包括计算图像的HOG特征、设置HOG描述符参数、计算HOG描述符函数等。此外，OpenCvSharp HogDescriptor还支持多个窗口大小，方便用户根据目标...

import cv2 import numpy as np # 提取图像的HOG特征 def get_hog_features(image): hog = cv2.HOGDescriptor() hog_features = hog.compute(image) return hog_features # 加载训练数据集 train_data = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128"] train_labels = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128\labels.txt"] for i in range(num_samples): image = cv2.imread('image_'+str(i)+'.jpg', 0) hog_features = get_hog_features(image) hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() train_data.append(hog_features) train_labels.append(labels[i]) # 训练SVM模型 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels)) # 对测试图像进行分类 test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) result = svm.predict(test_features.reshape(1,-1)) # 显示分割结果 result_image = np.zeros(test_image.shape, np.uint8) for i in range(test_image.shape[0]): for j in range(test_image.shape[1]): if result[i,j] == 1: result_image[i,j] = 255 cv2.imshow('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\Result.png', result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码中也没有定义num_samples这个变量，所以在执行for i in range(num_samples):这个循环时，会报错NameError: name 'num_samples' is not defined。你需要在代码中定义并赋值num_samples这个变量，例如...

import cv2 import numpy as np def hog(img): hog = cv2.HOGDescriptor((20,20),(8,8), (4,4),(8,8),9,1,-1,0,0.2,1,64,True) hog_descriptor=hog.compute(img) hog_descriptor=np.squeeze(hog_descriptor) return hog_descriptor img = cv2.imread((r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\8.png',0) digits=[np.hsplit(row,100) for row in np.vsplit(img,50)] labels = np.repeat(np.arange(10),500)[:,np.newaxis] hogdata = [list(map(hog,row)) for row in digits] trainData = np.float32(hogdata).reshape(-1,144) svm = cv2.ml.SVM_create() #设置相关参数 svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setC(2.67) svm.setGamma(5.383) svm.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels) #训练模型 #用绘图工具创建的手写数字5图像（大小为20*20）进行测试 test= cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\6.png') #打开图像test_data=hog(test) test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32) result = svm.predict(test_data)[1] print('识别结果：',np.squeeze(result)) #用绘图工具创建的手写数字8图像（大小为20*20）进行测试 test= cv2.imread('d8.jpg',0) test_data=hog(test) test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32) #转换为测试数据 result = svm.predict(test_data)[1] print('识别结果：',np.squeeze(result))纠正代码

3. 第三行 hog = cv2.HOGDescriptor((20,20),(8,8), (4,4),(8,8),9,1,-1,0,0.2,1,64,True)，其中参数的数量和顺序不对，应该改为： hog = cv2.HOGDescriptor((20,20),(8,8),(4,4),(8,8),9,1,-1,0,0.2,True,64...

cv2.HOGDescriptor源码

在OpenCV中，HOGDescriptor是一个用于计算图像的方向梯度直方图(HOG)特征的类。它的实现代码主要分为以下几个部分： 1. 初始化函数 HOGDescriptor类的初始化函数包含了许多参数，其中包括窗口大小、块大小、块步长...

HOGDescriptor 类的 visualize 函数

HOGDescriptor 类是用于计算图像的方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，简称 HOG）特征的类。其中 visualize 函数是用于可视化 HOG 特征的函数，它接受一个 Mat 类型的参数以及一个窗口大小，并返回一...

cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\objdetect\src\hog.cpp:243: error: (-215:Assertion failed) !img.empty() in function 'cv::HOGDescriptor::computeGradient'

这个错误是由于在计算HOG特征时，输入的图像为空引起的。 通常情况下，这个错误可能是由以下原因导致的： 1. 图像文件路径错误或图像文件不存在。请确保提供的图像文件路径是正确的，并且图像文件确实存在于指定...

python HOG

hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) # 对图像进行 HOG 特征提取 features = hog.compute(image) # 打印提取得到的特征向量 print(features) 在上述示例中，我们首先加载了...

最新推荐

recommend-type

数据库基础测验20241113.doc

数据库基础测验20241113.doc
recommend-type

微信小程序下拉选择组件

微信小程序下拉选择组件
recommend-type

DICOM文件+DX放射平片-数字X射线图像DICOM测试文件

DICOM文件+DX放射平片—数字X射线图像DICOM测试文件，文件为.dcm类型DICOM图像文件文件,仅供需要了解DICOM或相关DICOM开发的技术人员当作测试数据或研究使用，请勿用于非法用途。
recommend-type

黑板风格计算机毕业答辩PPT模板下载

资源摘要信息:"创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板" 在当前数字化教学与展示需求日益增长的背景下，PPT模板成为了表达和呈现学术成果及教学内容的重要工具。特别针对计算机专业的学生而言，毕业设计的答辩PPT不仅仅是一个展示的平台，更是其设计能力、逻辑思维和审美观的综合体现。因此，一个恰当且创意十足的PPT模板显得尤为重要。 本资源名为“创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板”，这表明该模板具有以下特点： 1. **创意设计**：模板采用了“黑板风格”的设计元素，这种风格通常模拟传统的黑板书写效果，能够营造一种亲近、随性的学术氛围。该风格的模板能够帮助展示者更容易地吸引观众的注意力，并引发共鸣。 2. **适应性强**：标题表明这是一个毕业答辩用的模板，它适用于计算机专业及其他相关专业的学生用于毕业设计课题的汇报。模板中设计的版式和内容布局应该是灵活多变的，以适应不同课题的展示需求。 3. **动态效果**：动态效果能够使演示内容更富吸引力，模板可能包含了多种动态过渡效果、动画效果等，使得展示过程生动且充满趣味性，有助于突出重点并维持观众的兴趣。 4. **专业性质**：由于是毕业设计用的模板，因此该模板在设计时应充分考虑了计算机专业的特点，可能包括相关的图表、代码展示、流程图、数据可视化等元素，以帮助学生更好地展示其研究成果和技术细节。 5. **易于编辑**：一个良好的模板应具备易于编辑的特性，这样使用者才能根据自己的需要进行调整，比如替换文本、修改颜色主题、更改图片和图表等，以确保最终展示的个性和专业性。 结合以上特点，模板的使用场景可以包括但不限于以下几种： - 计算机科学与技术专业的学生毕业设计汇报。 - 计算机工程与应用专业的学生论文展示。 - 软件工程或信息技术专业的学生课题研究成果展示。 - 任何需要进行学术成果汇报的场合，比如研讨会议、学术交流会等。 对于计算机专业的学生来说，毕业设计不仅仅是完成一个课题，更重要的是通过这个过程学会如何系统地整理和表述自己的思想。因此，一份好的PPT模板能够帮助他们更好地完成这个任务，同时也能够展现出他们的专业素养和对细节的关注。 此外，考虑到模板是一个压缩文件包（.zip格式），用户在使用前需要解压缩，解压缩后得到的文件为“创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板.pptx”，这是一个可以直接在PowerPoint软件中打开和编辑的演示文稿文件。用户可以根据自己的具体需要，在模板的基础上进行修改和补充，以制作出一个具有个性化特色的毕业设计答辩PPT。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

提升点阵式液晶显示屏效率技术

![点阵式液晶显示屏显示程序设计](https://iot-book.github.io/23_%E5%8F%AF%E8%A7%81%E5%85%89%E6%84%9F%E7%9F%A5/S3_%E8%A2%AB%E5%8A%A8%E5%BC%8F/fig/%E8%A2%AB%E5%8A%A8%E6%A0%87%E7%AD%BE.png) # 1. 点阵式液晶显示屏基础与效率挑战 在现代信息技术的浪潮中，点阵式液晶显示屏作为核心显示技术之一，已被广泛应用于从智能手机到工业控制等多个领域。本章节将介绍点阵式液晶显示屏的基础知识，并探讨其在提升显示效率过程中面临的挑战。 ## 1.1 点阵式显
recommend-type

在SoC芯片的射频测试中，ATE设备通常如何执行系统级测试以保证芯片量产的质量和性能一致？

SoC芯片的射频测试是确保无线通信设备性能的关键环节。为了在量产阶段保证芯片的质量和性能一致性，ATE（Automatic Test Equipment）设备通常会执行一系列系统级测试。这些测试不仅关注芯片的电气参数，还包含电磁兼容性和射频信号的完整性检验。在ATE测试中，会根据芯片设计的规格要求，编写定制化的测试脚本，这些脚本能够模拟真实的无线通信环境，检验芯片的射频部分是否能够准确处理信号。系统级测试涉及对芯片基带算法的验证，确保其能够有效执行无线信号的调制解调。测试过程中，ATE设备会自动采集数据并分析结果，对于不符合标准的芯片，系统能够自动标记或剔除，从而提高测试效率和减少故障率。为了
recommend-type

CodeSandbox实现ListView快速创建指南

资源摘要信息:"listview:用CodeSandbox创建" 知识点一：CodeSandbox介绍 CodeSandbox是一个在线代码编辑器，专门为网页应用和组件的快速开发而设计。它允许用户即时预览代码更改的效果，并支持多种前端开发技术栈，如React、Vue、Angular等。CodeSandbox的特点是易于使用，支持团队协作，以及能够直接在浏览器中编写代码，无需安装任何软件。因此，它非常适合初学者和快速原型开发。 知识点二：ListView组件 ListView是一种常用的用户界面组件，主要用于以列表形式展示一系列的信息项。在前端开发中，ListView经常用于展示从数据库或API获取的数据。其核心作用是提供清晰的、结构化的信息展示方式，以便用户可以方便地浏览和查找相关信息。 知识点三：用JavaScript创建ListView 在JavaScript中创建ListView通常涉及以下几个步骤： 1. 创建HTML的ul元素作为列表容器。 2. 使用JavaScript的DOM操作方法（如document.createElement, appendChild等）动态创建列表项（li元素）。 3. 将创建的列表项添加到ul容器中。 4. 通过CSS来设置列表和列表项的样式，使其符合设计要求。 5. （可选）为ListView添加交互功能，如点击事件处理，以实现更丰富的用户体验。 知识点四：在CodeSandbox中创建ListView 在CodeSandbox中创建ListView可以简化开发流程，因为它提供了一个在线环境来编写代码，并且支持实时预览。以下是使用CodeSandbox创建ListView的简要步骤： 1. 打开CodeSandbox官网，创建一个新的项目。 2. 在项目中创建或编辑HTML文件，添加用于展示ListView的ul元素。 3. 创建或编辑JavaScript文件，编写代码动态生成列表项，并将它们添加到ul容器中。 4. 使用CodeSandbox提供的实时预览功能，即时查看ListView的效果。 5. 若有需要，继续编辑或添加样式文件（通常是CSS），对ListView进行美化。 6. 利用CodeSandbox的版本控制功能，保存工作进度和团队协作。 知识点五：实践案例分析——listview-main 文件名"listview-main"暗示这可能是一个展示如何使用CodeSandbox创建基本ListView的项目。在这个项目中，开发者可能会包含以下内容： 1. 使用React框架创建ListView的示例代码，因为React是目前较为流行的前端库。 2. 展示如何将从API获取的数据渲染到ListView中，包括数据的获取、处理和展示。 3. 提供基本的样式设置，展示如何使用CSS来美化ListView。 4. 介绍如何在CodeSandbox中组织项目结构，例如如何分离组件、样式和脚本文件。 5. 包含一个简单的用户交互示例，例如点击列表项时弹出详细信息等。 总结来说，通过标题“listview:用CodeSandbox创建”，我们了解到本资源是一个关于如何利用CodeSandbox这个在线开发环境，来快速实现一个基于JavaScript的ListView组件的教程或示例项目。通过上述知识点的梳理，可以加深对如何创建ListView组件、CodeSandbox平台的使用方法以及如何在该平台中实现具体功能的理解。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

点阵式显示屏常见故障诊断方法

![点阵式显示屏常见故障诊断方法](http://www.huarongled.com/resources/upload/aee91a03f2a3e49/1587708404693.png) # 1. 点阵式显示屏的工作原理和组成 ## 工作原理简介 点阵式显示屏的工作原理基于矩阵排列的像素点，每个像素点可以独立地被控制以显示不同的颜色和亮度，从而组合成复杂和精细的图像。其核心是通过驱动电路对各个LED或液晶单元进行单独控制，实现了图像的呈现。 ## 显示屏的组成元素 组成点阵式显示屏的主要元素包括显示屏面板、驱动电路、控制单元和电源模块。面板包含了像素点矩阵，驱动电路则负责对像素点进行电