"ऑब्जेक्ट का पता लगाने" के लिए HOG opencv

Question

मैं जानना चाहूंगा कि यदि कोई कोड या कोई अच्छा दस्तावेज HOG सुविधाओं को लागू करने के लिए उपलब्ध है? मैं प्रलेखन here को पढ़ने के लिए कोशिश की, लेकिन यह समझना काफी मुश्किल है और यह SVM की जरूरत है ..

क्या मैं जरूरत बस .... वस्तुओं के लिए एक हॉग डिटेक्टर को लागू करने की यह क्या झारना या सर्फ करता

की तरह है बीटीडब्ल्यू, मैं this काम में दिलचस्प नहीं हूँ।

धन्यवाद ..

Answer 1

आप http://szproxy.blogspot.com/2010/12/testtest.html

पर एक नज़र ले जा सकते हैं वह भी प्रकाशित हॉग के लिए स्रोत पर "ट्यूटोरियल" यहाँ बनाने: http://sourceforge.net/projects/hogtrainingtuto/?_test=beta

मैं जानता हूँ कि इस के बाद से मैं कर रहा हूँ आपके जैसा ही समस्या है। ट्यूटोरियल हालांकि यह नहीं है कि मैं एक ट्यूटोरियल कहूंगा, इसका स्रोत कोड का एक समूह, कोई दस्तावेज नहीं है, लेकिन मुझे लगता है कि यह काम करता है और कम से कम आपको कहीं भी प्राप्त कर सकता है।

Answer 2

MATLAB के लिए कंप्यूटर विजन सिस्टम टूलबॉक्स में एक फ़ंक्शन extractHOGFeatures है।

Answer 3

अंत में और थोड़ा सरल बनाने, सभी कि आप छवि में विशिष्ट वस्तुओं का पता लगाने की जरूरत है: करने के लिए

:

• स्थानीय बनाना "दिलचस्पी की बात" पैच को निकालने के लिए ब्याज के अंक प्राप्त करें, आप हैरिस कोने डिटेक्टर जैसे कुछ एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं, यादृच्छिक रूप से या स्लाइडिंग विंडो की तरह कुछ।

आप पैच आकार के निर्णय लेने के लिए करना होगा:

• इन बातों से पैच मिलता है।
  • इन पैच से फीचर डिस्क्रिप्टर की गणना करें। (एचओजी की तरह)।

  हॉग के बजाय आप झारना, सर्फ की तरह एक अन्य विशेषता वर्णनकर्ता का उपयोग कर सकते हैं ...
  हॉग के कार्यान्वयन बहुत कठिन नहीं है। आपको सोबेल एक्स और वाई कर्नेल को लागू करने वाले निकाले गए पैच के ग्रेडियेंट की गणना करनी है, इसके बाद आपको एनएक्सएम कोशिकाओं में पैच को विभाजित करना होगा, उदाहरण के लिए 8x8, और ग्रेडियेंट, कोण और परिमाण के हिस्टोग्राम की गणना करना होगा। नीचे दिए गए लिंक में आप यह अधिक विस्तृत विवरण देख सकते हैं: HOG Person Detector Tutorial

  • पहले से प्रशिक्षित वर्गीकारक

  में अपने फीचर वेक्टर चेक एक बार जब आप इस सदिश मिला, तो देखें कि यह वांछित वस्तु है या नहीं एसएमवी जैसे पहले प्रशिक्षित वर्गीकृत के साथ। इसके बजाय एसवीएम आप उदाहरण के लिए न्यूरलनेटवर्क का उपयोग कर सकते हैं।

  एसवीएम कार्यान्वयन अधिक भिन्न है, लेकिन कुछ पुस्तकालय हैं जैसे ओपनसीवी जिसका आप उपयोग कर सकते हैं।