brainTumor:实现了垂体瘤，胶质瘤和脑膜瘤的图像分类，先进行CTMR图像的分类，采用HOG + SVM算法实现，再进行图像识别，采用CNN或多特征+ SVM实现，系统界面pyQT构建
2022-10-19 21:32:39
55.24MB
1
基于HOG+SVM的行人检测系统设计代码大全.doc基于HOG+SVM的行人检测系统设计代码大全.doc基于HOG+SVM的行人检测系统设计代码大全.doc基于HOG+SVM的行人检测系统设计代码大全.doc
2022-10-19 17:05:59
2.74MB
1
基于 HOG+SVM 图像分类识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于 HOG+SVM 图像分类识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于 HOG+SVM 图像分类识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于 HOG+SVM 图像分类识别系统的设计与实现代码大全.pdf
2022-10-19 17:05:52
972KB
1
基于 SVM 分类器和 HOG 的模式识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于 SVM 分类器和 HOG 的模式识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于 SVM 分类器和 HOG 的模式识别系统的设计与实现代码大全.pdf
2022-10-19 17:05:38
510KB
1
基于 SVM 分类器和 HOG 的模式识别系统的设计与实现代码大全.doc基于 SVM 分类器和 HOG 的模式识别系统的设计与实现代码大全.doc基于 SVM 分类器和 HOG 的模式识别系统的设计与实现代码大全.doc
2022-10-19 17:05:32
936KB
1
HOG功能描述符的实现
定向梯度直方图（HOG）描述符的简单实现。
脚步
从灰度图像获取差分图像。
计算梯度。
建立所有单元格的定向梯度直方图。
从单元格构建归一化的块描述符。
依存关系
脾气暴躁的
matplotlib
OpenCV 3.4.2（用于图像加载）
致谢
可视化代码来自UMN Fall 2019 CSCI 5561课程材料。
2022-10-07 11:32:01
744KB
1
svm算法手写matlab代码使用HOG功能和SVM的手写数字识别
在这个知识库中，我将提供一个MatLab和一个Python，用于使用HOG功能和SVM进行手写数字识别。
MatLab和Python代码的结构相同，分为三（3）个部分：
步骤1：资料准备步骤2：HOG功能计算步骤3：设置并运行SVM
步骤1：资料准备
在代码的第一部分，加载了MNIST数据集[1]。
数据集与标签一起分为训练集和测试。
训练和测试集中的总位数分别为60000和10000。
标签是十（10）位数字（0到9）。
在MatLab中，每个数字由784个元素的向量表示。
784个元素的向量将在代码中稍后调整大小，以形成28x28像素的图像。
在Python中，由于每个数字均由28x28像素的图像表示，因此跳过了调整大小步骤。
步骤2：HOG功能计算
从每个28x28像素图像中计算出定向梯度直方图（HOG）特征向量[2]。
每个向量由324个元素组成。
整个324个元素的特征向量将在以后用于训练支持向量机（SVM）。
步骤3：设置并运行SVM
支持向量机（SVM）[3]是我在本示例中使用的多类分类器，用于对手写数字
2022-09-25 12:17:59
29.09MB
1
CV之FD之HOG：图像检测之基于HOG算法、简介、代码实现(计算图像相似度)之详细攻略
图像检测之基于HOG算法、简介、代码实现(计算图像相似度)之详细攻略
相关文章：CV之FD之HOG：图像检测之基于HOG算法、简介、代码实现(计算图像相似度)之详细攻略
1、手写Hog特征提取算法
import numpy as np
import cv2
#1、灰度图像gamma校正
def gamma(img):
return np.power(img / 255.0, 1)
#2、获取梯度值cell图像，梯度方向cell图像
def div(img, cell_x, cell_y, cel
2022-09-05 17:15:10
27KB
1