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我想知道为什么我的 HOG 描述符不能胜过人体的正确轮廓。我使用像这样的参数

CV_WRAP HOGDescriptor() : winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8),
        cellSize(8,8), nbins(9), derivAperture(1), winSigma(-1),
        histogramNormType(HOGDescriptor::L2Hys), L2HysThreshold(0.2), gammaCorrection(true),
        free_coef(-1.f), nlevels(HOGDescriptor::DEFAULT_NLEVELS), signedGradient(false)
    {}

当我绘制它们时,为什么我没有正确的轮廓作为本讨论中显示的一个示例。附上两张图。彩色图像是我的猪描述符,灰色是上面链接中的那个。

如上述讨论中的图像所示,我需要查看哪些事实才能获得正确的轮廓?

在此处输入图像描述 在此处输入图像描述

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灰度图像是 HOG 描述符的正加权图像。不是纯粹的描述符。我想知道 Opencv 的默认人员检测器是如何训练的。训练后的 SVM 检测器大小只有几千字节,检测率很好。我训练有素的检测器有兆字节的大小,命中率很差/误报率很高。

于 2016-01-27T08:50:26.937 回答