机器人感知 该存储库展示了马里兰大学ENPM673课程中完成的项目。 本课程专门设计用于提供对机器人感知的见解，包括从最基本的主题（例如各种图像转换）到最新的算法（例如单眼视觉测距法）。 在本节中，将简要介绍本课程中完成的每个项目。 下面列出了本课程中完成的项目，请单击链接进入特定部分： 请注意，所有代码均已在MATLAB 2016b和MATLAB 2017a上进行了测试和运行。 还要注意，对于视觉里程表项目，您将需要Mathworks Inc.提供的MATLAB的Computer Vision工具箱。可以在找到。 增强现实 这是使用非常基本的概念（例如图像变换和单应性）来生成非常强大的结果（

支持向量机分类器，行人检测基础。有配套数据集

Pytorch：基于像素梯度的深度学习（HOG + CNN） 概述 一种新颖的基于像素梯度的CNN。 为CNN的输入制作“像素渐变数组” 。 与基于灰度图像的普通CNN相比，精度更高。 Pytorch实现为自定义的torchvision.transforms 。 像素渐变阵列 图像的梯度方向是图像处理中的基本组成部分之一，并且经典用于“定向直方图（HOG）功能”，这是最成功的描述符之一。 该存储库是将其带入深度学习领域的建议： 制作量化像素渐变的3维数组（=“像素渐变数组”）。 使用像素梯度阵列作为深度学习模型（例如CNN）的输入。 像素渐变阵列的生成总结如下。 评估 通过使用MNIST数据集进行图像分类。 有关更多详细信息，请参见demo_mnist.py。 结果 火炬实施 如何在pytorch模型中实现像素渐变阵列。 步骤1：必要的模块 import numpy as n

CUDA-HOG：CUDA计算图像HOG功能

我的通用React项目 :rocket: 如何使用 使用yarn或npm install安装软件包。 如果您具有本机iOS代码，请运行npx pod-install 运行yarn start以启动捆扎机。 在React运行时中打开项目进行尝试： iOS： Android： 网络：任何网络浏览器 添加本机代码 可以从Web浏览器或Expo客户端应用程序运行该项目。 您可能会发现以后想要添加更多的本机代码。 您可以通过弹出项目并自行重建来完成此操作。 运行yarn eject以创建本机项目。 您仍然可以在Web浏览器或Expo客户端中运行项目，只是无法访问添加的任何新本机模块。 出版 使用以下指南将本地应用程序部署到App Store和Play商店： 。 使用以下指南来部署网站： 。 :memo: 笔记 了解有关更多信息。 查看中API和组件。 详细了解有关开发应用程序和网站的信息：。

HOG算法综述，以及matlab的实现，很适用于初学者，希望可以帮助大家

基于方向梯度直方图(HOG)特征和局部二值模式(LBP)算子的行人检测算法采用滑动窗口搜索策略存在扫描区域过大和计算复杂的问题,存在的这些问题会导致检测速度慢。鉴于此,提出一种行人检测算法。首先,采用选择性搜索算法对目标区域进行定位,并将候选区域的高宽比限制在一定范围内以筛选无效窗口。然后,为了弥补LBP算子在纹理表达上的缺陷,引入完备的局部二值模式(CLBP)算子来提高纹理特征的表达能力。接着,考虑到HOG特征和CLBP算子特征维数过高对分类器的识别能力产生影响,采用主成分分析的方法分别对HOG特征和CLBP算子进行降维,降维后再进行串联融合。最后,引入困难样本的挖掘过程训练支持向量机分离器,这可以使模型训练得更充分,进而降低误检率。在INRIA数据集上仿真结果表明,所提算法在识别率和识别速度上都有一定的提高。

基于HOG和SVM行人检测算法的FPGA实现，朱秋龙，王振宇，行人检测技术目前已广泛应用于人们的生活和工作中，在不同的场合对行人检测技术提出不同的要求。由于在某些特定场合对行人检测的

HOG(方向梯度直方图）matlab源程序 HOG(方向梯度直方图）matlab源程序 HOG(方向梯度直方图）matlab源程序 HOG(方向梯度直方图）matlab源程序

《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》论文原文，作者：Navneet Dalal and Bill Triggs，HOG特征的论文出处