如题，进行目标检测，比如在一幅图中找到一辆汽车，并将目标区域用矩形框标记，该怎样检测，如何编程呢？
LBP和HOG两种特征融合训练svm分类器，进行目标检测
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- 2019-04-03 16:00回答 3 已采纳 嗯这个问题可以采用串联方式
- 2021-08-21 09:43回答 1 已采纳 效果图如下： 主要是以下部分： # 把检测到的目标轮廓转换为矩形边界框 # 遍历检测到的边界框 for (x, y, w, h) in boxes: # 在图像上绘制边界框 # i
- 2021-05-20 08:49回答 1 已采纳 满屏的检测区域，那就是未降噪，或者是降噪不足导致的。
- 2015-06-27 14:19matlab的lbp+phog特征融合，再利用SVM进行训练得到分类器。修改样本路径就可以运行。
- 2020-03-24 17:21回答 1 已采纳 ``` import cv2 from cv2 import face model=face.EigenFaceRecognizer_create() ``` 这个试过没有，如果还不
- 2021-05-24 10:15回答 2 已采纳 我在知乎上发了个解决方案的帖子可以去看看
- 2021-03-24 10:46回答 5 已采纳 你好，我仔细看了一下你的问题和描述。其实你的困惑我在三年前就遇到过。很遗憾的告诉你，你的这种分类思路是有问题的，因此效果不会太好。目前用机器学习作图像分类有两种基本的思路：(1) 传统特征提取方法+分
- 2019-11-02 11:54Ah丶Weii的博客 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...
- 2021-08-30 16:20回答 2 已采纳 此电脑，高级系统设置，环境变量，path编辑，第一行加个分号";"，在后面加上地址。其次你后面少了个s，allpairs
- 2022-09-18 17:37回答 1 已采纳 import re p = re.compile(r'[,.]|\sof\s|\sis\s|\sin\s|\sand\s|\sa\s|\san\s|\sthe\s') s = 'Natural sce
- 2014-01-26 15:16回答 2 已采纳 <?php if ( is_user_logged_in() ) { echo 'Welcome, registered user!'; } else { ?>
- 2020-05-19 16:17shadowsland的博客 最常用到的三种特征分别为Haar特征、LBP特征及HOG特征，三种特征描述了三种不同的局部信息： Haar描述的是图像在局部范围内像素值明暗变换信息； LBP描述的是图像在局部范围内对应的纹理信息； HOG描述的则是...
- 2013-09-25 00:11回答 1 已采纳 do_shortcode doesn't look for oEmbeds. You'll have to call the oEmbed code directly, but there's s
- 2022-04-24 10:49AI耽误的大厨的博客 LBP和HOG特征算子
- 2023-02-10 18:27秋冬无暖阳°的博客 传统目标检测实战：HOG+SVM
- 2021-05-10 17:02针对禁令交通标志牌提出了一种基于HOG-LBP自适应融合特征的交通标志检测方法，将标志图片等分为多个不重叠的块，每块内将加权后的HOG和LBP特征进行串行融合作为最终特征，其中每类特征权值由块内梯度幅值决定，融合...
- 2017-05-19 23:19AI人工智能科学的博客 利用opencv训练基于Haar特征、LBP特征、Hog特征的分类器cascade.xmlauthor@jason_ql http://blog.csdn.net/lql07161 利用opencv训练基于Haar特征、LBP特征、Hog特征的分类器cascade.xml 该训练是基于adaboost算法...
- 2020-09-10 18:57qigeyonghuming_1的博客 想来想去还是把祖传代码给改了，目前只是调通了代码，但是分类accuracy只有80%左右，效果差了10%，但是本着做了工作就记录一下，不然就白做了的思想，可能后期还得学习一下svm的理论知识，把svm的参数调整一下，没准...
- 2020-12-30 15:13sc_kobe的博客 最常用到的三种特征分别为Haar特征、LBP特征及HOG特征，三种特征描述了三种不同的局部信息： Haar描述的是图像在局部范围内像素值明暗变换信息； LBP描述的是图像在局部范围内对应的纹理信息； HOG描述...
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