OpenCV中的HOG+SVM物體分類 hog->compute(trainImg, descriptors,Size(1,1), Size(0,0))出現bug

阿新 • • 發佈：2019-01-24

本人除錯這篇部落格->OpenCV中的HOG+SVM物體分類(網址：http://blog.csdn.net/yongshengsilingsa/article/details/7535496)出現錯誤。

除錯報錯：svm_hog.exe 中的 0x00434240 處有未經處理的異常: 0xC0000005: 寫入位置 0x00aec240 時發生訪問衝突。

解決方法：專案屬性->聯結器->輸入->附加依賴項：opencv_objdetect249.lib改成opencv_objdetect249d.lib。

本人除錯這篇部落格->OpenCV中的HOG+SVM物體分類(網址：http://blog.csdn.net/yongshengsilingsa/article/details/7535496)出現錯誤。除錯報錯：svm_hog.exe 中的 0x00434240

這裡總結網上自己找到的資料，搞一個簡單的框架供大家參考一下。 [cpp] view plaincopyprint? [cpp] view plaincopyprint #include "cv.h" #include "highgui.h"

----------【2018.09.07更新】--- 如果你看到了這篇文章，並且從github下載了程式碼想走一遍整個流程。我強烈建議你把《SVM物體分類和定位檢測》這一系列的6篇文章都仔細看一遍。內容不多，但會對你理解演算法和程式碼有很大的幫助。 ----------

上一篇博文對影象分類理論部分做了比較詳細的講解，這一篇主要是對影象分類程式碼的實現進行分析。理論部分我們談到了使用BOW模型，但是BOW模型如何構建以及整個步驟是怎麼樣的呢？可以參考下面的部落格http://www.cnblogs.com/yxy8023ustc/p/33

一、影象分類概述本模組是用在影象內容識別的部分，影象分類是利用計算機對影象進行定量分析，把影象中的每個像元或區域劃歸為若干個類別中的一種，以代替人工視覺判讀的技術。從目視角度來說，對影象進行提高對比度、增加視覺維數、進行空間濾波或變換等處理的目的就是使人們能夠憑藉知識

// opencv3 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <fstream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <string>

零、行人檢測綜述行人檢測，就是將一張圖片中的行人檢測出來，並輸出bounding box級別的結果。而如果將各個行人之間的軌跡關聯起來，就變成了行人跟蹤。而行人檢索則是把一段視訊中的某個感興趣的人檢索出來。行人檢測領域的工作

proc 文本 c_str lec 源碼 open right tle 特征描述 opencv中的SVM圖像分類（二）標簽： svm圖像 2015-07-30 08:45 8296人閱讀評論(35) 收藏舉報分類：【opencv應用】（5）版

關於如何訓練分類器來識別一個新目標，可以看這裡。重點注意事項： OpenCV中有兩個程式可以訓練級聯分類器： opencv_haartraining and opencv_traincascade。opencv_traincascade 是一個新程式，使用Op

---------------------【6.27 更新libsvm使用方法】-------------------------------------------------------------

from sklearn import svm# 使用svm分類demo# sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, probability=

opencv的CvSVM的實現基於libsvm，libsvm是臺灣大學林智仁(Lin Chih-Jen)教授寫的一個世界知名的svm庫(可能算是目前業界使用率最高的一個庫)。svm的perdict方法的輸入是待預測資料的特徵，也稱之為features。在這裡，我們輸

轉載自http://blog.csdn.net/computerme/article/details/38677599 SVM（支援向量機）是機器學習演算法裡用得最多的一種演算法。SVM最常用的是用於分類，不過SVM也可以用於迴歸，我的實驗中就是用SVM來實現SVR（支援向

建議用後面EdgeBoxes做邊框預測，比SW快一點準一點。如果大家感興趣，也建議用faster rcnn SPN層中的anchor技術。--------------------------------

//由於本人每天時間非常緊張，所以細節寫的不詳細，部落格僅供各位參考，裡面的程式碼都是執行過的，直接可以執行本章的學習目標: 1)手寫體數字識別資料庫MNIST 2)基於SVM訓練的具體步驟 1)手寫體數字識別資料庫MNIST MNIST(Mixe

1.HOG特徵提取 opencv裡關於HOG特徵的提取是通過函式HOGDescriptor()來完成的，主要有下面4個建構函式： CV_WRAP HOGDescriptor() : winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStri

最近嘗試了一下用opencv做了一下車輛檢測其中hog特徵使用opencv自帶函式庫進行提取描述如下： HOGDescriptor *hog = new HOGDescriptor(Size(64, 64), Size(16, 16), Size(8, 8), Size(8, 8)

思路： // HOG描述子向量 std::vector<float> descriptors; cv::HOGDescriptor hog(cv::Size(48, 48), cv::Size(16, 16), cv::Size(8, 8), cv::Size(8, 8)

因為本程式是提取HOG特徵，使用SVM進行分類的，所以大概瞭解下HOG的一些知識，其中我覺得怎麼計算影象HOG特徵的維度會對程式瞭解有幫助關於HOG，我們可以參考： http://gz-ricky.blogbus.com/logs/85326

最近利用hog+svm做了一個物體檢測的小程式，可以先給大家看看實驗的結果。從照片中，檢測出以任意姿態擺放在任意位置的公仔。（其實打算檢測是紅色的大公仔，但是小的公仔也被檢測了出來，至於為什麼會這樣以及這個問題的解決方法，咱們下面可以接著討論）其實吧，網上關於hog和s