HOG 行人檢測 學習體會（如何製作訓練樣本）

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如何製作訓練樣本

分析了原作者的資料集，結合網上一些資料，下面描述如何製作訓練樣本

1、如何從原始生成樣本

對比inriaperson\inriaperson\train\pos（原始），inriaperson\train_64x128_h96\pos（生成樣本）可以發現，作者從原始裁剪出一些站立的人，要求該人不被遮擋，然後對剪裁的left-right reflect。以第一張為例crop001001，它剪裁了2個不被遮擋的人，再加上原**，共3張，再加左右映象，總共6張。

2、裁剪

可利用基於opencv1.0的程式imageclipper，進行裁剪並儲存,它會自動生成檔名並儲存在同一路徑下新生成的imageclipper資料夾下。

3.改變大小

可以利用acdsee軟體，tools/open in editor,進去後到resize選項;　tools/rotate還可實現left-right reflect

4. 製作pos.lst列表　 進入dos介面，定位到需要製作列表的資料夾下，輸入 dir /b> pos.lst，即可生成檔案列表；

仔細分析了cvhop.cpp中的compute函式，可以直接呼叫它來獲得樣本hog，然後訓練得到檢測運算元

1.製作樣本

2.對每一張呼叫

hog.compute(img, descriptors,size(8,8), size(0,0));

可以生成hog descriptors，把它儲存到檔案中

for(int j=0;j<3780;j++)

fprintf(f,"%f,",descriptors[j]);

3.利用svm進行訓練和分類，可得到權重係數，即getdefaultpeopledetector()函式中呼叫的

檢測　運算元 detector

HOG 行人檢測 學習體會（如何製作訓練樣本）

如何製作訓練樣本 分析了原作者的資料集，結合網上一些資料，下面描述如何製作訓練樣本 1 如何從原始生成樣本 對比inriaperson inriaperson train pos 原始 inriaperson train 64x128 h96 pos 生成樣本 可以發現，作者從原始裁剪出一些站立的人...

行人檢測 HOG運算元

梯度直方圖特徵 hog 是一種對影象區域性重疊區域的密集型描述符 它通過計算區域性區域的梯度方向直方圖來構成特徵。hog特徵結合 svm分類器已經被廣泛應用於影象識別中，尤其在行人檢測中獲得了極大的成功。需要提醒的是，hog svm 進行行人檢測的方法是法國研究人員 dalal 在2005 的cvp...

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