Mi piacerebbe sapere se è disponibile un codice o una buona documentazione per l'implementazione delle funzionalità HOG? Ho provato a leggere la documentazione here ma è molto difficile da capire e ha bisogno di SVM ..HOG per "oggetto di rilevamento" opencv
Che cosa ho bisogno è solo di realizzare un rilevatore HOG per gli oggetti .... Come quello che lo fa SIFT o SURF
Btw, non sono interessante nel lavoro this.
grazie ..
si può dare un'occhiata a http://szproxy.blogspot.com/2010/12/testtest.html
ha pubblicato anche "tutorial" per HOG su Source Forge qui: http://sourceforge.net/projects/hogtrainingtuto/?_test=beta
So che questo visto che sono avere lo stesso problema di te. Il tutorial però non è quello che chiamerei un tutorial, è un sacco di codici sorgente, nessuna documentazione, ma presumo che funzioni e possa almeno portarti da qualche parte.
Grazie per la risposta , ma per rilevare le persone, è già implementato un tutorial nei campioni in open source opencv, ma non conosco i parametri richiesti per il rilevamento degli oggetti. – Mario
C'è una funzione extractHOGFeatures nella casella degli strumenti del sistema di visione artificiale per MATLAB.
Alla fine e semplificando un po ', tutto quello che serve per rilevare gli oggetti specifici dell'immagine è:
"punti di interesse"Al fine di ottenere punti di interesse, è possibile utilizzare alcuni algoritmi come rivelatore d'angolo Harris, in modo casuale o semplicemente qualcosa come finestre scorrevoli.
si dovrà prendere la decission della dimensione patch.
Invece di HOG è possibile utilizzare un altro descrittore funzionalità come SIFT, SURF ...
implementazione di HOG non è troppo difficile. Devi calcolare i gradienti della patch estratta facendo uso dei kernel Sobel X e Y, dopo di che devi dividere il patch in celle NxM, ad esempio 8x8, e calcolare un istogramma di gradienti, angolo e grandezza. Nel seguente link si può vedere spiegazione più dettagliata: HOG Person Detector Tutorial
Una volta ottenuto questo vettore, controllare se è l'oggetto desiderato o no con un classificatore precedentemente addestrato come SMV. Invece SVM potresti usare NeuralNetworks per esempio.
L'implementazione SVM è più difficile, ma ci sono alcune librerie come opencv che è possibile utilizzare.
Sono un po 'in ritardo ma per un esempio semplice e diretto VEDERE: http://stackoverflow.com/questions/6090399/get-hog-image-features-from-opencv-python – jmunsch