hog 第14页

【bioinfo】生物信息学——代码遇见生物学的地方

起源据说在1970年，荷兰科学家PaulienHogeweg和BenHesper最早在荷兰语中创造了"bioinformatica"一词，英语中的"bioinformatics"在1978年首次被使用。

weixin_33877092·2023-01-21 10:06

【trajectory optimization】3-practical considerations

正交orthogonal正交quadraticfunction二次函数cubicpolynomial三次多项式quinticpolynomial五次多项式spline样条曲线integral积分differential

HI_Forrest·2023-01-20 14:10

IF：6+ 综合分析揭示了一种炎症性癌症相关的成纤维细胞亚型在预测膀胱癌患者的预后和免疫治疗反应方面具有重要意义...

公司英文名称：KyohoGeneTechnology(Beijing)Co.,Ltd.这期分享一篇2022年12月份发表在InternationalJournalofMo

桓峰基因·2023-01-19 15:33

图像识别和目标检测系列（Part 1）基于传统计算机视觉技术的图像识别简介

图像识别和目标检测简史图像识别（又称图像分类）图像分类器的剖析Step1:Preprocessing预处理Step2:FeatureExtraction特征提取HistogramofOrientedGradients(HOG

梦幻coffee·2023-01-19 09:45

奇异值分解(SVD)几何意义

一、奇异值分解介绍我们从几何层面上去理解二维的SVD：对于任意的2x2矩阵，通过SVD可以将一个相互垂直的网格(orthogonalgrid)变换到另外一个相互垂直的网格。

chuanye9781·2023-01-18 11:53

第12天：目标检测基础知识

传统的目标检测算法：1，区域选择（选取一块小的区域，通过滑动改变所选区域大小确定物体位置）2，提取特征（SIFT,HOG)3，分类（S

爱编程的小懒·2023-01-17 13:09

软件测试 | 接口自动化测试，如何实现多套环境的自动化测试？

实战练习分别准备两套测试环境，都对其发起get请求，传入参数name，对应值为hogwarts，并断言其响应值。测试环境1：http://httpbin.org/

Ceshiren666·2023-01-17 01:50

星星之火-32：扩频码、OVSF正交扩频码、Walsh函数、信道码；扰码、伪随机码序列、m序列码、Gold码序列

（1）OVSF正交扩频码：OVSF是OrthogonalVariableSpreadingFactor的缩写，叫正交可变扩频因子，系统根据扩频因子的大小给用户分配资源，数值越大，提供的带宽越小。

文火冰糖的硅基工坊·2023-01-16 17:31

编译运行hog的opencv实现

litmusRT下载克隆源码到某目录下root@ubuntu:/home/szc/cpu-gpu/openvx#gitclonehttps://github.com/Yougmark/opencv.githog

coder_szc·2023-01-16 08:44

目标检测与识别算法综述：从传统算法到深度学习(一)

摘要介绍2.1大致框架2.2测试评价指标2.3相关比赛介绍2.4相关数据集介绍基于图像处理和机器学习算法3.1相关特征介绍 3.1.1Harr特征 3.1.2SIFT(尺度不变特征变换匹配算法) 3.1.3HOG

XJTU_Ironboy·2023-01-14 12:48

图像特征工程

文章目录一、介绍二、特征提取的方法1HOG2LBP3SIFT三、特征转换一、介绍图像特征工程是图像处理中的一个重要环节，是将图像转换为计算机可以理解的数值特征的过程，通过对图像特征检测后，还可以使用其他算法

Naturino·2023-01-14 10:38

基于卷积神经网络的笑脸数据集训练

人工智能机器学习大作业实验内容1理解人脸图像特征提取的各种方法（至少包括HoG、Dlib和卷积神经网络特征）；2.掌握笑脸数据集（genki4k）正负样本的划分、模型训练和测试的过程（至少包括SVM、CNN

Silenceada·2023-01-12 18:59

Real-time Hand-Detection using Neural Networks (SSD) on Tensorflow

其中许多方法是基于规则的（例如，基于纹理和边界特征来提取背景，使用色彩直方图和HOG分类器来区分手和背景等），因而它们的鲁棒性不是非常好。

程序小K·2023-01-12 16:49

深度学习之目标检测第3章传统目标检测方法基本流程

目录Viola-JonesHOG+SVMDPMNMSSoft-NMS传统目标检测方法基本流程候选框滑动窗口特征计算机视觉和模式识别的一些方法基于颜色，形状，一些中高层次语义的方法PCA降维低层特征基于颜色

天人合一peng·2023-01-12 07:23

线性代数 --- 个人文章索引

vectorandMatrix）1.1，基本概念什么叫线性组合LinearCombination线性相关与线性无关矩阵的列视图与行视图1.2，向量向量的内积（点积）向量的长度向量的内积与正交(垂直),OrthogonalVectors

松下J27·2023-01-11 22:29

软件测试|Git实战（五）| 让工作更高效，搞定Git的分支管理

先以GitLab上的一张经典的图打头，作为一个总体概览，也方便理解分支的管理和走向：现假设公司有名为Hogwarts_Online2的开发项目，其中包含了上线分支master，开发分支develop，测试分支

·2023-01-11 16:17

软件测试|Git 实战(三) | Github 必会高频基础命令与 IDE 的 Git 集成

GitHub上我们可以fork别人的项目，为了与别人产生一种协作关系，将他人的项目在自己本地创建也一个，这里以霍格沃兹测试学院（Hogwarts）的演练环境做演示：1.1)点击fork按钮对项目进行fork

·2023-01-11 16:16

软件测试|Docker 镜像构建可以分享的快乐

Hogwarts.'本代码主要功能是当我们访问页面的时候显示一段文字“Hello

·2023-01-11 16:16

python 方向梯度直方图_梯度方向直方图Histogram of Oriented Gradients (HOG)

在学习HOG特征的时候，发现一片英文文章讲得浅显易懂。因此翻译在这里学习。

weixin_39989939·2023-01-09 15:33

python 方向梯度直方图_手动绘制方向梯度直方图（HOG）

HOG(HistogramofOrientedGradients)——方向梯度直方图，是一种表示图像特征量的方法，特征量是表示图像的状态等的向量集合。

weixin_39917046·2023-01-09 15:02

梯度直方图（HOG,Histogram of Gradient）

1.介绍HOG（HistogramofOrientedGradient）是2005年CVPR会议上，法国国家计算机科学及自动控制研究所的Dalal等人提出的一种解决人体目标检测的图像描述子，该方法使用梯度方向直方图

陈纪建·2023-01-09 15:32

梯度方向直方图Histogram of Oriented Gradients (HOG)

在学习HOG特征的时候，发现一片英文文章讲得浅显易懂。因此翻译在这里学习。

Meringue_zz·2023-01-09 15:01

方向梯度直方图（HOG,Histogram of Gradient）

转自：https://blog.csdn.net/m0_37264397/article/details/77824975基础知识：梯度（gradient）：http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7664777（含代码）在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场，标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是最大的变化率。一阶微分：

菜鸟晟呀·2023-01-09 15:30

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）

声明：转载自https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征[email protected]://blog.csdn.net

hi_linda·2023-01-09 15:59

HOG特征及在opencv中的提取

根据zouxy09的博文进行部分修改1、HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。

openMyVision·2023-01-09 15:28

Sobel算子--Hog-方向梯度直方图（Histogram Of Gradient）

写的很好的HOGDalal提出的HOG特征提取的过程：把样本图像分割为若干个像素的单元，把梯度方向平均划分为多个区间，在每个单元里面对所有像素的梯度方向在各个方向区间进行直方图(横轴是角度，纵轴是幅值）

Better-1·2023-01-09 15:57

HOG算法复现

谢谢本文主要是了解一下HOG算法的执行机理，代码不一定正确，但是编译通过了，没有联合SVM进行测试，主要是还不会，若有后续，会测试一下。

&~&·2023-01-09 15:53

图像学习之如何理解方向梯度直方图HOG（Histogram Of Gradient）

本文转自：雷锋网，作者：思颖、连接：https://yq.aliyun.com/articles/176607，https://www.leiphone.com/news/201708/ZKsGd2JRKr766wEd.html?spm=a2c4e.11153959.blogcont176607.4.124ab45bSTodan为什么梯度反方向是函数值局部下降最快的方向？-忆臻的文章-知乎http

起点站·2023-01-09 15:53

【计算机视觉】方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient，HOG）

文章目录1.HOG简述2.HOG工作流程第一步、对图像的颜色空间进行归一化第二步、计算每个像素点的梯度第三步、为每个单元构建梯度方向直方图第四步、块内梯度直方图归一化3.举个例子4.HOG可视化1.HOG

KroneX·2023-01-09 15:22

方向梯度直方图(HOG)Histogram of Gradient

特征描述子(FeatureDescriptor)特征描述子就是将图像抽取部分有用信息，丢掉不相关的信息。特征描述子可以将一个weight*height*3（宽*高*通道数量）的图像转换成一个长为n的向量/矩阵。eg.一副64*128*3的图像，经过转换之后可以输出长度为3780图像向量的图像向量，相比64*128*3肯定是少了的。因为，特征描述子仅仅将所需要显示的图像保留下来了。比如说，我们想知道

Coding TPG·2023-01-09 15:52

计算机视觉实验四分别使用颜色布局描述符(Color Layout Descriptor)与方向梯度直方图(HOG)实现图像检索，并且画出图像的PR曲线图

目录数据集描述颜色布局描述符思路分析代码解释完整代码运行结果HOG代码解释完整代码数据集描述数据集是Corel-1K,数据集中有一千张图片，每一百张图片为一个类别，比如海滩、汽车等等，0.jpg-99.

拔牙不打麻药·2023-01-09 12:47

主成分分析法的matlab实现,PCA（主成分分析法）和ICA（独立成分分析法）的MATLAB源程序...

PCAandICAPrincipalcomponentanalysis(PCA)isastatisticalprocedurethatusesorthogonaltransformationtoconvertasetofobservationsofpossiblycorrelatedvariablesintoasetofvaluesoflinearlyuncorrelatedvariablesca

连役·2023-01-09 07:54

目标检测发展路程(一)——Two stage

传统的目标检测模型有VJ.Det[1,2],HOG.Det[3],DPM[4,5,6]，直到2012年，CNN模型日益成熟化，以深度学习为基础的目标检测模型开始发展，主要分为单阶段模型（Onestage

樱缘之梦·2023-01-08 07:43

Yolov5实现道路裂缝检测

Yolov5实现道路裂缝检测GitHub参考代码链接我修改后的代码百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/12xXw10DiTpPhoGb9MV-nOw?

Tony的直播间·2023-01-07 13:38

目标检测（三）传统目标检测与识别的特征提取——基于HOG特征的目标检测原理

目录简介提取HOG特征的步骤1、预处理获取要计算其特征的输入图像2、计算图像的梯度3、计算8×8细胞梯度直方图4、直方图归一化5、计算HOG特征向量Opencv利用HOG特征实现行人检测简介HOG特征与

失了志的咸鱼·2023-01-07 10:49

CNN中添加HOG特征的pytorch实现——基于Alexnet

CNN中添加HOG特征的pytorch实现——基于Alexnet几天前花了差不多两天时间基本实现了这个需求，经历了从一开始的毫无头绪，到最后对CNN模型(加载数据集和数据流向)和HOG特征有了更进一步的理解

consult_·2023-01-07 09:34

经验之谈，关于HOG调参：对matlab和opencv作对比

笔者曾经做过一个项目，后期是把matlab转化为opencv，在此过程中，遇到的比较大的问题是HOG特征的提取问题，由于两个不用语言写的函数其输入参数的格式和编程思想有较多不同,在调试过程中花费了较多时间

bjtu160512103·2023-01-06 17:24

目标检测算法回顾之传统算法

传统的目标检测算法总体回顾基于特征基于分割一般流程经典算法Harr+Adaboost流程Harr特征Adaboost算法HOG+SVM概述方法HOG特征的优缺点DPMDPM特征DPM流程DPMvsHOG

xiaobai_Ry·2023-01-06 14:17

目标检测（Object Detection）学习笔记（概述与传统算法与基于深度学习算法）

文章目录目标检测（ObjectDetection）一、目标检测的基本概念（一）什么是目标检测（二）目标检测的任务（三）目标检测算法分类1、传统目标检测算法（1）ViolaJonesDetector（2）HOGDetector

国房科技自主可控·2023-01-06 14:15

车牌识别-字符识别(HOG+SVM)

车牌识别-字符识别算法识别架构实用HOG+SVM算法实现，结合MATLAB进行验证，该算法具有百分之90以上的识别率，具有非常强的实用价值。

BACKKOM_D·2023-01-05 14:44

HOG特征--人脸识别等

HistogramofOrientedGridients，缩写为HOG，是目前计算机视觉、模式识别领域很常用的一种描述图像局部纹理的特征。

xuyiqiang87·2023-01-05 14:14

hog特征原理描述

HistogramofOrientedGridients(HOG)方向梯度直方图[转载自https://blog.csdn.net/datase/article/details/71374471版权归原作者所有仅供学习参考

weixin_30339457·2023-01-05 14:13

HOG 梯度方向直方图

HistogramofOrientedGridients，缩写为HOG，是目前计算机视觉、模式识别领域很常用的一种描述图像局部纹理的特征。

二姐不想去实验室·2023-01-05 14:12

目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征

1、HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。

lien0906·2023-01-05 14:42

图像特征提取算法：方向梯度直方图HOG

1.基本介绍HOG，全称是方向梯度直方图（HistogramOfGradient），是目前计算机视觉、模式识别领域很常用的一种描述图像局部纹理的特征。

机器熊技术大杂烩·2023-01-05 14:42

使用Hog特征进行字母和数字的分类

：整体思路：1）对图像进行预处理；对收集的单个字符进行二值化，进行数据均衡，并且将所有的字符图片直接resize为20*20（有过进行等比例缩放后padding为20*20，最终算法效果较差）2）提取hog

猫猫与橙子·2023-01-05 14:11

图像插值方法和HOG方向梯度直方图

1.图像插值两种方法取自点击打开链接a.最邻近插值法(NearestInterpolation)这是最简单的一种插值方法，不需要计算。在待求像素的四邻像素中，将距离待求像素最近的邻接像素灰度值赋予待求像素。设i+u,j+v(i,j为正整数，u,v为大于零小于1的小数，下同)为待求象素坐标，则待求象素灰度的值f(i+u,j+v)如下图所示：如果(i+u,j+v)落在A区，即u<0.5,v<0.5，则

SelForcemiles·2023-01-05 14:11

机器学习笔记-opencv2与opencv3手写体字母或者数字识别

opencv3实现机器学习之：对OCR进行分类oprncv3源代码基于qt和opencv3实现机器学习之：利用最近邻算法（knn)实现手写数字分类Opencv手写数字识别（Opencv3.0+KNN+HOG

会思考的鱼·2023-01-05 14:11

【DeepMind】新算法MuZero在Atari基准上取得了新SOTA效果，成果问鼎Nature

深度强化学习实验室来源：AI科技评论作者：陈彩娴、青暮编辑：DeepRL近日，DeepMind一篇关于MuZero的论文“MasteringAtari,Go,ChessandShogibyPlanningwithaLearnedModel

深度强化学习实验室·2023-01-04 13:37

python实现9x9模板的Zernike矩亚像素检测

该文章为：GhosalS,MehrotraR.Orthogonalmomentoperatorsforsub-pixeled

大大大管的笔记本·2023-01-04 10:23

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