在 openCV 中似乎没有任何 HOG 训练的实现，关于 HOG 训练如何工作的资料也很少。从我收集到的信息来看，HOG 训练可以实时进行。但是培训的要求是什么？培训过程实际上是如何运作的？
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与大多数计算机视觉算法一样，Google Scholar是您的朋友 :) 我建议阅读几篇有关其工作原理的论文。这是关于 HoG 的参考文献之一，供您参考。
研究计算机视觉的另一个技巧是记下你感兴趣的论文的作者，并尝试找到他们的网站。他们倾向于实现他们的算法以及如何使用它们的经验法则。此外，查找论文中有关您的算法的参考资料。这对于获取背景知识以真正了解算法的工作原理和原因非常有帮助。
于 2011-10-12T17:49:17.833 回答
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你的术语有点混乱。HOG 是一个特征描述符。您可以使用 HOG 训练分类器，然后将其用于对象检测。OpenCV 包括一个使用 HOG 特征的人员检测器和一个 SVM 分类器。它还包括 CascadeClassifier，它可以使用 HOG，通常用于人脸检测。
OpenCV 中有一个名为opencv_traincascade的程序，它可以让你训练一个级联对象检测器，它让你可以选择使用 HOG。MATLAB 的计算机视觉系统工具箱中有一个名为trainCascadeObjectDetector的函数，它可以做同样的事情。
于 2013-11-16T15:42:18.200 回答