hog+svm工作流程
时间: 2023-09-14 07:07:01 浏览: 105
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。
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hog+svm工作流程图
以下是HOG+SVM的工作流程图:
![HOG+SVM工作流程图](https://i.imgur.com/e7hXlDr.png)
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。
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。
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