004通过svm支持向量机进行目标检测

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代码仓库和视频演示b站视频004期：

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代码展示：

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 数据集在data文件夹下

需要检测的目标对象数据集放在positive文件夹下

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 不需要的检测对象放在negative文件夹下

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 运行01train_SVM.py即可训练

训练结束后会保存模型在weights文件夹下

运行02pyqt.py会有一个可视化的界面，通过点击按钮加载图片识别。

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科普相关知识：

PyQt 是一个用于开发图形用户界面(GUI)的Python绑定库。它将Qt框架与Python编程语言结合起来，使开发者可以使用Python语言创建功能强大、跨平台的GUI应用程序。

Qt 是一种流行的C++开发框架，提供了丰富的GUI组件和工具，可用于构建各种类型的应用程序，包括桌面应用程序、移动应用程序和嵌入式系统。PyQt允许开发者通过简单而直观的Python语法来利用Qt的功能，从而加快应用程序的开发速度。

PyQt提供了一系列模块和类，使开发者能够创建窗口、按钮、文本框、列表框等各种GUI元素，并为这些元素添加交互性和事件处理。此外，PyQt还支持多线程、数据库连接、网络通信等功能，使开发者能够构建复杂的GUI应用程序。

总之，PyQt是一个强大的工具，使开发者能够使用Python语言开发跨平台的GUI应用程序，并利用Qt框架提供的丰富功能和工具。

HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种计算机视觉中常用的特征描述子。它被广泛应用于目标检测和人体姿态估计等任务。

HOG特征描述子通过对图像进行局部梯度计算，提取了图像中不同区域的方向梯度信息。具体而言，HOG将图像划分为小的局部块，并计算每个块内像素点的梯度方向和强度。然后，将这些局部块的梯度方向信息统计到直方图中，形成一个特征向量表示该块的特征。最后，将所有块的特征向量拼接在一起，形成整个图像的HOG特征描述子。

HOG特征具有以下特点：

• 对于光照变化、阴影以及一定程度的几何变换具有一定的鲁棒性。
• 通过统计局部块的梯度方向信息，能够捕捉到物体的边缘和纹理特征。
• HOG特征描述子维度相对较低，便于快速计算和存储。

在目标检测领域，HOG特征通常与机器学习算法（例如支持向量机）结合使用，通过训练模型来识别图像中的目标。HOG特征在人体检测方面表现良好，尤其在行人检测上应用广泛，并为其他目标检测任务提供了一种有效的特征表示方法。

SVM（Support Vector Machine）是一种常见的监督学习算法，广泛应用于模式分类和回归任务中。

SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本点在特征空间中尽可能地分开。超平面可以被看作是一个决策边界，用于对新的未标记数据进行分类。SVM通过选择支持向量（距离超平面最近的训练样本点）来确定分类边界，从而实现对样本的有效分类。

SVM具有以下特点：

• 可以处理高维特征空间，并且在处理高维数据时表现良好。
• 通过引入核函数，可以将低维非线性可分问题映射到高维空间进行线性分类，从而提高分类准确率。
• SVM具有较强的鲁棒性，对于一些噪声和异常值具有一定的容忍度。
• 在训练过程中，SVM只使用支持向量，大大减少了存储和计算开销。

SVM的应用包括图像分类、文本分类、生物信息学、人脸识别等领域。它在机器学习中被认为是一种经典的方法，因其稳定性和分类性能而备受关注。

b站视频包含:

001手写汉字识别-单个汉字识别-pyqt可视化交互界面-python代码

002unet墙体瑕疵检测-python-pytorch

003水果识别小程序-python-pytorch-mobilenet

004基于python的hog+svm实现目标检测

005yolov5_deepsort目标跟踪行人统计数量

006人流目标跟踪pyqt界面_v5_deepsort

007CycleGAN_风格迁移+qt界面

008yolov4口罩目标检测识别

009中草药识别小程序

010基于vgg的CT_COVID与CT_NonCOVID二分类识别

011汉字识别crnn_qt界面

012yolov3口罩识别检测_是否佩戴规范检测_qt界面

013yolov3交通牌检测_CCTSDB数据集检测

014人脸识别打卡签到系统pyqt界面

015连续的手写中文汉字识别CRNN-多行汉字识别

016基于CNN卷积网络的人脸识别打卡签到_resnet_mobilenet_efficientnet等

017手势识别_ui界面

018深度学习之微表情识别

019动物识别检测网页版

020pyqt5实现手写中文数字识别

021微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN图像版

022微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN网页版

023微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN视频流版

024微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN小程序版

025目标检测表情检测识别yolov5pyqt_python

026人脸表情识别网页版

027目标检测小程序识别表情_人脸识别

028yolov5视频检测_人脸识别表情识别

030图像分割批量转化json格式数据集mask或图像轮廓提取

031蝴蝶品种识别pyqt系统界面

032基于深度学习的蝴蝶品种识别网页版本

033基于hwdb手写汉字数据集的识别检测

034基于深度学习识别hwdb汉字数据集

035目标检测水下渔网

036中药饮片识别小程序python卷积网络训练模型识别

037基于深度学习识别中药饮片数据集网页版

038基于深度学习的花卉自动识别pyqt界面

039花卉识别小程序

040基于svm+hog机器学习的行人检测

041基于深度学习的扫地机器人检测垃圾

042基于深度学习的手指静脉识别

043基于卷积网络的垃圾分类识别检测

044基于深度学习的鱼类检测

045基于卷积神经网络的94种矿石识别

046基于深度学习的杂草检测

047万能图像处理小助手1.0_python可视化交互按钮图像批量处理数据集扩增等

048python写字笔画顺序识别检测笔顺是否有误检测

049万能图像处理小助手1.1_傅里叶变化_椒盐噪声_直方图均衡等图片批量处理

050通过人工智能技术识别鸟类品种pyqt界面

051通过人工智能技术识别鸟类品种网页版本

052基于python的hog+svm实现混凝土裂缝目标检测

053基于深度学习的混凝土裂缝检测

054基于python的人脸识别检测

055基于python目标检测的小程序交互+田间杂草检测

056基于python的图像识别含评价指标_精确率_召回率_f1score

057基于python的舌象舌头判断是否病变

058基于python深度学习AI的车辆车高_车宽_横截面积检测

059基于python深度学习对人体身高预测

060基于深度学习的建筑物房屋检测

061基于深度学习的建筑物高度检测

062基于深度学习的车牌检测

063基于深度学习和ocr的车牌识别

064python深度学习的街头文本检测

065python的街头文本识别检测

066基于python深度学习的街头汉字文本检测

067基于python的街头汉字文本识别检测

068基于CNN卷积神经网络的大豆叶片形态检测pyqt版本

069基于CNN卷积神经网络的大豆叶片形态检测小程序版本

070基于python深度学习的服装图像分类pyqt版本

071基于卷积神经网络mobilenet的服装图像分类小程序版本
072基于深度学习的遥感船舶检测
073基于CNN卷积神经网络的柑橘生长形态检测pyqt版本
074基于深度学习的柑橘品级分类小程序版本
075基于深度学习的人脸年龄识别pyqt版本
076基于python深度学习的人脸年龄识别小程序版本
077织物污渍瑕疵检测
078基于python深度学习的水果香蕉品质检测
079基于深度学习的香蕉成熟度检测小程序版_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
081基于深度学习的农业病虫害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
084基于CNN卷积神经网络的核桃品质检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
085基于目标检测的马路坑洼积水检测
086基于卷积神经网络的安全带是否佩戴检测
087基于深度学习的工地安全帽检测
088基于深度学习的番茄病害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
090基于深度学习的车辆速度检测

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