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转载 OpenCV的HoG特征点详解

HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检测的特征描述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant feature transform类似，不同的是hog的计算基于一致空间的密度矩阵来提高准确率。Navneet Dalal and Bill Triggs首先在05年的CVPR中提出HOG，用

2013-07-12 16:14:12 862

转载目标检测（Object Detection）原理与实现(六)

转载来源：http://blog.csdn.net/cuoqu/article/details/9244193 基于形变部件模型（Deformable Part Models）的目标检测上节说了基于cascade的目标检测，cascade的级联思想可以快速抛弃没有目标的平滑窗（sliding window）,因而大大提高了检测效率，但也不是没缺点，缺点就是它

2013-07-12 09:56:04 654

转载目标检测（Object Detection）原理与实现(五)

转载来源：http://blog.csdn.net/cuoqu/article/details/9173645 基于Cascade分类器的目标检测从今天开始进入基于机器学习的目标检测，前几节虽然也接触了一些机器学习的方法，但它主要是做辅助工作，机器学习的方法和非机器学习的方法结合在一起使用，说到这想起来前几天看到一位博士师兄发的笑话，说的是百度实验室：

2013-07-12 09:54:35 943

转载目标检测（Object Detection）原理与实现(四)

转载来源：http://blog.csdn.net/cuoqu/article/details/9154685 基于ASM的目标检测 ASM(Active Shape Model：主动形状模型)是Tim Cootes于1995年提出来的，其实是在1992年提交，1994年被接受，1995被发表的。ASM方法是通过寻找一系列匹配点来检测形状的方法，和单纯的基于shift（

2013-07-12 09:41:19 763

转载目标检测（Object Detection）原理与实现(三)

转载来源：http://blog.csdn.net/cuoqu/article/details/9091555 基于霍夫森林的目标检测上节说了霍夫变换（HT）和广义霍夫变换（GHT），今天就接着广义霍夫变换说下去，在广义霍夫变换中，每个投票元素（比如边缘像素中的点）在霍夫空间中累加投票的权重是相等的，每个元素投票的权重互不影响，这其实是假设了图像空间中的每个像

2013-07-12 09:21:09 644 1

转载目标检测（Object Detection）原理与实现(二)

转载来源：http://blog.csdn.net/cuoqu/article/details/9071405 上节讨论了基于阈值处理的目标检测，今天就来讨论下基于霍夫投票的目标检测，霍夫投票打算分成两个小节，第一个小节简单的说下霍夫变换和广义霍夫变换（generalized hough transform），他们投票的权重都是相等的，下一节讨论概率空间中的霍夫投票，顾名思义他们的投票权重

2013-07-12 09:12:37 755