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SVM_HOG.xml
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svm+opencv训练识别微信图标样本
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hog的xml与训练数据集
浏览:167
hog的xml与训练数据集,用与svm机器学习使用。。。。。,
svm_hog_data.rar
浏览:164
使用到LineSVC里进行机器学习的训练数据,用来训练手写识别。 配套专栏文章使用,https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/104599920。
HOG_SVM_DATA
浏览:156
这是利用opencv支持向量机SVM提取HOG梯度向量特征值来训练得到的车牌识别分类器
svm+hog示例代码
浏览:89
基于opencv SVM+HOG实现的目标图案检测 命令行: svm_test.exe train ./positive ./negative 训练:正样本目录 负样本目录 svm_test.exe detect ./SVM_HOG.xml ./targets 检测:模型路径 目标图片目录
SVM+HOG训练HandWriting
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功能1:在界面上用鼠标画出0---9之间的任意数 功能2:将所有图片信息保存在.xml文件中 功能3:对1中所画出的数字进行预测
Pedestriandetection行人检测工程程序代码.zip
浏览:183
子参数文件,“SVM_HOG_2400PosINRIA_12000Neg_HardExample.xml”为难点检测后训练 好的SVM模型文件。 (2)名为“Pedestriandetection_QT”的文件夹是用QT4.2.1+OpenCV3.1.0实现的HOG+SVM算法 的工程文件,...
基于python的行人与车辆检测和跟踪实现(HOG+SVM/HAAR)
浏览:167
博文:基于python的行人与车辆检测和跟踪实现(HOG+SVM/HAAR) 链接:https://blog.csdn.net/qq_38523834/article/details/89619697 文件里面有我提到的视频,cars.xml文件和myhaar.xml文件。需要的Python库在...
hogsvm行人数据集
浏览:103
hog svm 行人检测数据集,人已经抠出来了,内含924张图片
Pedestrain_Detection:HOG+SVM行人检测
浏览:41
这是采用Hog和SVM的行人检测。 步骤 1,运行crop_image 剪裁负样本的图片 2,运行detection.cpp 进行HOG的提取和SVM的训练 3,运行find_save_hardexample训练hardneg 4,运行detection.cpp 生成最终的SVM模型 5,如果...
hog+svm性别识别源码
浏览:12
基于opencv 的hog+svm性别识别源码 ,其中文件夹中生成xml,可以直接使用。可以作为参考代码
Emgu.CV训练自己的hog特征
浏览:102
于是想到了HOG+SVM的方式。在Emgu.CV中默认提供了已经训练好的行人检测的特征,但是如果要检测其他物体,必须自己进行训练。于是在网上一通寻找,居然没有完整的代码,没办法,只有苦逼的自己动手。弄了整整一天,...
基于PCA-HOG的人体检测代码毕业设计-包括训练,高斯检测等
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根据opencv里面人体检测的HOG代码改写,加上了完整的注释(opencv里面是没有任何注释的),并且增加了样本的训练(代码中只提供了PCA50-HOG的检测算子,如有其它需要可以自行训练),线性检测时使用线性SVM优化,...
digit-detection-recognition:使用AdaBoost和SVM检测并识别图像中的数字
浏览:156
对classifier/cascade.xml的级联分类器进行了10个阶段的7000个正样本和9000个负样本的训练。 使用MNIST数据库训练SVM。 检测图像中的数字。 对于每个检测到的区域,将它们缩放到与MNIST中的样本相同的大小,然后...
opencv 人数统计
浏览:152
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本人毕设,见笑了,使用了基于HOG特征的SVM支持向量机,只能检查整个人体,不能检测人体的一部分,程序注释丰富。
MIT和USC行人数据集
浏览:40
Dalal等采用“HOG+SVM”,在该数据库上的检测准确率接近100%。 USC行人数据集包含三组数据集(USC-A、USC-B和USC-C),以XML格式提供标注信息。USC-A[Wu, 2005]的图片来自于网络,共205张图片,313个站立的行人,...
win10环境下vscode运行opencv(C++)(解压即用)-1号包
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包内含 1.vscode的配置文件(复制粘贴即可用) 2.运行opencv所依赖的dll库 3.编译cpp程序所借用的MinGW包(官网亦可下载)
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c++入门,核心,提高讲义笔记
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