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An-HOG-LBP-Human-Detector
- 一种基于HOG-LBP特征的人脸检测方法,对于遮挡的人体非常有效。-By combining Histograms of Oriented Gradients (HOG) and Local Binary Pattern (LBP) as the feature set, we pro- pose a novel human detection approach capable of handling partial occlusion. Two kinds of detectors
hog
- HOG特征的实现方案,用于人脸识别,已经被opencv采用-the feature of HOG
CreateFeatureBin
- 提取HOG特征,写入bin文件(源码) 5 提取HOG特征,写入bin文件(源码.Loadpos将info.dat(样本描述文件,开头是样本数量和大小,然后每一行代表一个样本,分别是图像文件名、目标个数....... -HOG feature extraction, write bin files (source code) 5 extracted HOG features, write bin files (source code. Loadpos will info.dat (sa
HOG
- 该代码用于各种图像的HOG特征提取,以进一步训练分类器进行行人检测,不错的-HOG for a variety of image feature extraction, in order to further training classifier Pedestrian Detection
HOG
- 根据Dalal提出的HOG特征算法编写,代码简单,注释清楚,根据所处理图像的名称路径修改后可生成36*105的特征向量。-The algorithm proposed by Dalal HOG feature writing code simple, clear annotation feature vector can generate 36* 105, modified according to the name of the image processing path.
HOG
- 图像HOG特征提取,切实可行,效率高,适合初学者学习使用。-Image HOG feature extraction, practical, high efficiency, suitable for beginners to learn to use.
HOG
- vs2010+opencv的HOG的特征向量提取-HOG feature vector extraction
hog-feature
- HOG(方向梯度直方图)图像特征提取,以lena图像作为示例-HOG (Histogram of Oriented Gradients) image feature extraction, image as an example to lena
etract-hog-feature
- 可以在matlab环境下对图像中的选定区域进行检测,并提取出其HOG特征,简单实用-it could extract the HOG feature of the figure
HOG-pedestrian-detection-OpenCV
- 利用hog特征向量进行行人检测opencv visual2010(入门)-Use hog feature vectors detect pedestrians opencv visual2010 (entry)
hog
- hog训练和分类的程序,hog特征可以用于行人检测,这个程序包括训练和分类 欢迎下载-hog training and classification procedures, hog feature can be used for pedestrian detection, this program includes training and classification Welcome to download
HOG
- 提取hog特征,并以直方图的形式展现出来。-extract HOG feature and shown as histogram
HOG-descriptor-master
- 提取图像的HOG(梯度方向直方图)特征描述符-abstract the HOG feature of images
ImgHOGFeature
- HOG特征计算,(1)将输入的彩图转换为灰度图; (2)采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化(归一化);目的是调节图像的对比度,降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响,同时可以抑制噪音的干扰; (3)计算梯度;主要是为了捕获轮廓信息,同时进一步弱化光照的干扰。 (4)将梯度投影到单元的梯度方向;目的是为局部图像区域提供一个编码, (5)将所有单元格在块上进行归一化;归一化能够更进一步对光照、阴影和边缘进行压缩,通常,每个单元格由多个不同的块共享,但它的归一化是基于不同块的
hog_svm
- 这文件夹包含了,hog特征提取,多类SVM分类器,数据库,图像识别(This folder contains the hog feature extraction, multi class SVM classifier, database, image recognition)
HOG
- 求取任意图片的HOG特征,一共提取360个梯度特征,可用于ADABoost,SVM中。(Seek the HOG feature of any picture)
HOGCompute
- 根据2005年Dalal提出HOG特征计算原理,自己编写了HOG特征提取算法,此特征可以用于目标检测中,包括行人检测,采用编程语言为C++,采用视觉库为opencv(According to the principle of HOG feature calculation proposed by Dalal in 2005, HOG feature extraction algorithm has been compiled. This feature can be used in object
hog.py.tar
- python提取HOG特征,80行代码实现HOG(extract hog feature for python)
hog-feature
- 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主(The Histogram
HOG
- 图像HOG特征提取的matlab程序,适用于图像处理应用(matlab codes for HOG feature selection of images, which can be useful for image processing applications)