我正在尝试使用OpenCV的HOG描述符，但从中计算出的特征向量似乎太长了。这是演示问题的片段:#include#include#include#includeintmain(){cv::Matimage=cv::imread("1.jpg");std::vectorfeatures;cv::HOGDescriptorhogdis;hogdis.compute(image,features);printf("HOGfeature'slengthis%zu%zu\n",hogdis.getDescriptorSize(),features.size());return0;}输出是HOGf

我正在做一个项目。项目的一部分包括将OpenCV的HOG人检测器与摄像头流集成。目前它正在使用相机和基本的HOG检测器(CPPdetectMultiScale->http://docs.opencv.org/modules/gpu/doc/object_detection.html)。但是效果不太好...检测非常嘈杂，算法也不是很准确...为什么？我的相机图像是640x480像素。我使用的代码片段是:std::vectorfound,found_filtered;cv::HOGDescriptorhog;hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::get

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_

问题什么是最快的多核CPU开源HOG提取代码？动机我正在开发一个实时对象检测应用程序。具体来说，我开发了DeformablePartsModelcascades的变体。，针对30fps的目标检测。我已经达到了提取HOG特征比我的管道的其余部分加起来更昂贵的地步。我正在使用[Felzenzwalb,Girshick,etal]参数用于HOG提取。也就是说，HOG描述符的多分辨率金字塔，每个描述符总共有32个用于定向和一些其他线索的bin。目标我想在多核CPU上以60fps(16ms)为640x480图像进行多尺度HOG特征提取。相关工作我在6核Intel3930kCPU上对一些现成的多尺

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述   实时的人群异常行为识别是一项极具挑战的工作，具有较高的现实意义和社会需求，快速准确地判断出异常行为并及时预警，一直是我们探索的方向。传统的机器学习算法虽然具有较好的行为识别效果，但是算法的性能严重依赖于人工设计特征，且特征的采用依赖于特定的问题，这就使得算法的泛化能力不足。卷积神经网络作为一种深度模型，因其不需要手动设计特征，可直接作用于原始输入的特性，具有更强的学习和表达能力，在图像识别领域应用广泛。但是CNN中的BP神经网络分类器易导致模型陷入局部最优且收敛速度慢，会对模型精度带来负面影响，而广义