人工智能项目资料-基于颜色直方图的图像分类，YOLOv3模型目标检测.zip

# **Content_Image** ## **0 Affine Transformation** **基于OpenCV实现仿射变换** * Affine.ipynb 仿射变换，包含平移、旋转、缩放、翻转、错切的实现，基于getAffineTransform和warpAffine函数；含有可视化对比。 --- ## **1 Color_Hist_Features** **基于颜色直方图特征的图像匹配** * /pic_library/，是图像库，可自行构建图像素材库 * main.py， 提取颜色直方图特征，使用calHist函数 * **hist_features.ipynb**，提取颜色直方图特征，查询图片，构造图像特征库，分步调试 * Color_Hist.ipynb，RGB/HSV颜色直方图调试理解 * all_features.csv，根据图像库和特征提取算法，获得的图像特征总文件，多次查询时，可避免重复计算特征 --- ## **2 HOG+SVM_INRIAData** * **HOG_SVM_INRIAData.ipynb**，使用HOG Descriptor 提取数据集特征，训练SVM分类模型，测试。 **INRIA 行人数据集**，已进行修复和尺寸规范化，训练集（正例2416条，负例1218条），测试集（正例1126条），[Google Drive下载](https://drive.google.com/file/d/1peZ-uRV9JDMDOXTseQMi2izBWDvMNg0x/view?usp=sharing) **SVM训练模型**，测试集准确率为100%，[Google Drive下载](https://drive.google.com/file/d/1MD7lGp-VVzVwPEZsSmGbA-wjcdyWmW-A/view?usp=sharing ) --- ## **3 SIFT** 重在理解SIFT算法，如何实现尺度空间不变性 --- ## **4 YOLOv3** * **yolov3-test.ipynb**，YOLOv3目标检测，输出三个尺度的检测结果。 需下载YOLOv3权值、配置文件、标签名，yolov3.weights、yolov3.cfg、coco.names 三个文件，放在该目录下。 **YOLOv3配置文件** [Google Drive下载](https://drive.google.com/drive/folders/1jUE0ajKH79eooPZVstuipgSmiczTqSEV?usp=sharing)