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。