我尝试可视化由OpenCVLibforAndroid的HOGDescriptor计算的图像的渐变和角度。一开始我有一个3channel图像Mat()和8位无符号整数(CV_8UC3)。计算的结果是梯度的MAT()(CV_32FC2)和角度的Mat()(CV_8UC2)。我如何可视化此结果？什么代表值(value)观？为什么角度Mat()有2个channel？渐变Mat()的2个channel是渐变的x和y分量吗？我找不到computeGradiant-Method的文档。 最佳答案 HOG描述符是定向梯度的直方图:它是一个直方图，其
我一直在研究训练/使用OpenCV来尝试检测人物形象。我想尝试为我的特定目的训练HOG，而不是使用提供的getDefaultPeopleDetector函数。我一直找不到任何关于HOGDescriptor类的可用文档。我如何根据自己的目的训练自己的分类器？ 最佳答案 HOG描述符很容易实现。您可以编写自己的代码来执行此操作。看http://smsoftdev-solutions.blogspot.com/2009/08/integral-histogram-for-fast-calculation.html.它是HOG的快速实现。一
我的目标是训练SVM并获得支持vector，我可以将其插入opencv的HOGdescriptor以进行对象检测。我收集了4000~个正样本和15000~个负样本，并使用opencv提供的SVM进行训练。结果给了我太多误报。(每张图片最多20个)我会剪掉误报并将它们添加到负片池中以重新训练。有时我会得到更多的误报!我尝试将hogdescriptor的L2HysThreshold向上调整到300，但没有明显改善。我的阳性和阴性池是否足够大？SVM训练也比预期快得多。我曾尝试使用大小为2916和12996的特征向量，分别尝试使用灰度图像和彩色图像。SVM训练的时间从未超过20分钟。我使用a
我想知道是否有人知道为什么在OpenCV的Python绑定(bind)中没有HOGDescriptors的文档。也许我只是错过了它们，但我找到的唯一代码是这个线程:GetHOGimagefeaturesfromOpenCV+Python?如果您在该线程中向下滚动，可以在其中找到此代码:importcv2hog=cv2.HOGDescriptor()im=cv2.imread(sample)h=hog.compute(im)我已经对此进行了测试并且它有效——因此Python绑定(bind)确实存在，只是文档不存在。我想知道是否有人知道为什么HOG的Python绑定(bind)文档很难找到
我有一个项目，我想检测图像中的对象；我的目标是使用HOG功能。通过使用OpenCVSVM实现，我可以找到检测人的代码，并且我阅读了一些关于调整参数以检测对象而不是人的论文。不幸的是，由于几个原因，我不能这样做。首先，我可能调错了参数，其次，我不是C++的优秀程序员，但我必须用C++/OpenCV来做...here您可以找到使用C++/OpenCV为人们检测HOG特征的代码。假设我要检测此image中的对象.现在，我将向您展示我尝试在代码中更改的内容，但对我来说没有成功。我尝试更改的代码:HOGDescriptorhog;hog.setSVMDetector(HOGDescriptor:
我有一个项目，我想检测图像中的对象；我的目标是使用HOG功能。通过使用OpenCVSVM实现，我可以找到检测人的代码，并且我阅读了一些关于调整参数以检测对象而不是人的论文。不幸的是，由于几个原因，我不能这样做。首先，我可能调错了参数，其次，我不是C++的优秀程序员，但我必须用C++/OpenCV来做...here您可以找到使用C++/OpenCV为人们检测HOG特征的代码。假设我要检测此image中的对象.现在，我将向您展示我尝试在代码中更改的内容，但对我来说没有成功。我尝试更改的代码:HOGDescriptorhog;hog.setSVMDetector(HOGDescriptor:
我已成功跟踪视频中的移动物体。但是我想确定一个对象是否是人。我在OpenCV中尝试了HOGDescriptor。HOGDescriptor有两种检测人的方法:HOGDescriptor::detect和HOGDescriptor::detectMultiScale。OpenCV"sources\samples\cpp\peopledetect.cpp"演示了如何使用HOGDescriptor::detectMultiScale，它以不同的比例在图像周围搜索并且速度非常慢。在我的例子中，我跟踪了矩形中的对象。我认为使用HOGDescriptor::detect检测矩形内部会快得多。但是O
我在MacOSX10.8上运行OpenCV2.4.3。我正在尝试使用cv::HOGDescriptor在视频序列中获取行人。这是我用来进行检测和绘制边界框的代码。cv::VideoCaptureinput("file.avi");assert(input.isOpened());cv::HOGDescriptorbody;assert(body.load("hogcascade_pedestrians.xml"));cv::Matframe,gray;cv::namedWindow("video");while(input.read(frame)){vectorrects;cv::cv
我使用OpenCVC++Lib的HOGDescriptor来计算图像的特征向量。我想可视化源图像中的特征。谁能帮我？ 最佳答案 我今天遇到了完全相同的问题。使用OpenCV的HOGDescriptor::compute()函数计算64x128图像的HOGDescriptorvector很容易，但没有内置函数可以将其可视化。最后我设法理解了梯度方向幅度是如何存储在3870长的HOG描述符vector中的。您可以在此处找到用于可视化HOGDescriptor的C++代码:http://www.juergenbrauer.org/old_
