车辆识别(特征提取+svm分类器)

以下为udacity的SDCND的一个项目

ps:这里使用的是用opencv进行特征提取+svm分类器的方法实现物体检测,是在深度学习流行前比较经典的实现方法

 

项目描述:

使用openCV提取图片特征,训练svm分类器,分类车辆与非车辆。用训练好的模型识别汽车前置摄像头记录视频中的车辆。

代码github地址:yang1688899/CarND-Vehicle-Detection

车辆非车辆数据:https://pan.baidu.com/s/13nCrYRdeK7TydsUiDiuHNA

 

实现步骤:

  • 分析训练数据,提取图片HOG特征。
  • 训练分类器
  • 应用滑动窗口(sliding windows)实现车辆检测
  • 应用热力图(heatMap)过滤错误检测(false positive)

分析训练数据,提取图片HOG特征

训练数据为64x64x3的RBG图片,包含车辆与非车辆图片两类,车辆图片8792张,非车辆图片8968张。 以下为车辆,非车辆图片样例:

车辆识别(特征提取+svm分类器)_第1张图片

 

提取HOG特征,以下为实现方法:


你可能感兴趣的:(opencv,computer,vision,object,detection)