包含opencv自带的行人检测的代码cpp和.h文件,代码运用的opencv版本为2413,其他版本皆可,配置方面就不多说了,百度私聊皆可。
文件中2_1.jpg为效果较好的检测结果,其他图片看情况,赚个小积分,欢迎各位捧场。
2019/9/10 17:20:47 101KB opencv 行人检测 hog特征
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包含opencv自带的行人检测的代码cpp和.h文件,代码运用的opencv版本为2413,其他版本皆可,配置方面就不多说了,百度私聊皆可。
文件中2_1.jpg为效果较好的检测结果,其他图片看情况,赚个小积分,欢迎各位捧场。
2017/9/9 19:09:38 101KB opencv 行人检测 hog特征
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次要用在机器学习上,正负样本集,做车牌检测用,3000+,可使用HOG,SVM等
2021/1/3 2:10:51 11.14MB 机器学习 正负样本集
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hog的xml与训练数据集,用与svm机器学习运用。




2019/11/8 10:26:37 2.17MB svm机器学习
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将MD大神提出的CN特征融合到KCF中,采用的是简单的线性相加。
里面的有的正文谷歌翻译的,可以无视
2015/5/21 4:31:24 1.16MB tracki HOG CN KCF
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基于Hog特征+SVM分类器,利用Opencv3.0进行手写数字辨认的源代码及所需资源文件(训练图片、测试图片)
2015/8/16 17:18:33 4.52MB 手写数字识别 Opencv3.0 Hog特征
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有注释,有助于初学者理解。
留意,64位的可执行文件在32位机上执行不了
2019/8/26 4:32:47 6KB hog matlab
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本人写的关于人体检测的第一个opencv程序,适合初学者学习
2018/4/16 21:12:36 2KB HOG+SVM 行人检测
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这是本人本科做的毕业设计,根据opencv里面人体检测的HOG代码改写,加上了完整的注释(opencv里面是没有任何注释的),并且增加了样本的训练(代码中只提供了PCA50-HOG的检测算子,如有其它需要可以自行训练),线性检测时使用线性SVM优化,高斯检测时使用PCA的降维。
同时对候选区域整合代码做了简化处理。
最后感谢网上的各位好心人提供的各类资源,在毕业设计过程中给予了我很大协助。
鉴于网上仍然还有若干未解决的问题,今天把我所做的也分享给大家,希望能给还在探索ing的朋友一些启发。
如果有任何问题请留言或者email。
2018/5/3 18:47:12 16.04MB HOG PCA 人体检测 人体识别
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本人训练SVM分类器进行HOG行人检测.环境为VS2010+OpenCV2.4.4.使用时请自行修改工程的include目录和lib目录配置。
正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片,使用时上下左右都去掉16个像素,截取中间的64*128大小的人体。
负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的,大小同样是64*128。
SVM使用的是OpenCV自带的CvSVM类。
2016/1/26 4:29:46 23.65MB SVM HOG 自己训练
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡