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用于显示结果图的HOG
- 该代码是HOG的界面化显示，可以清楚的看个图形各个区域的HOG的图形化表示，用于论文插图，算法验证
HoG.rar
- 经典HOG算法，基于梯度的直方图提取算法，用于人体检测十分有效！,HOG classic algorithms, gradient-based histogram extraction algorithms, used in human testing is very effective!
HOG
- 利用HOG算法，实现对于批量图片中的行人检测-HOG algorithm used to achieve the picture for the volume of pedestrian detection
HOG
- HOG的详细介绍和源代码，以及附带详细PPT介绍，对学习HOG很有帮助-HOG detailed descr iption and source code, and the PPT with detailed descr iption, very helpful in learning HOG
hog
- HOG特征的实现方案，用于人脸识别，已经被opencv采用-the feature of HOG
HOG
- 基于HOG的行人检测，作者的源代码有错误，现代码已经进行了改变，并可以调试通-Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, the writer s code has some errors, and I have correct the errors, and the code is right under C++ buidler
HoG
- 基于hog算法的人数识别程序，使用了openCV视觉库，效率高，主要是边缘检测-Algorithm based on the number of hog identification procedures
hog
- 鉴于目标的特征提取，一种采用HOG作为特征的行人检测方法-Histograms of Oriented Gradients for Human Detection
HOG
- 图片分块，并计算任何一个区域的柱状分析 to obtain HOG features for a cell/block region of image pixels- to obtain HOG features for a cell/block region of image pixels
HOG
- 该代码用于各种图像的HOG特征提取，以进一步训练分类器进行行人检测，不错的-HOG for a variety of image feature extraction, in order to further training classifier Pedestrian Detection
HOG
- HOG descr iptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域,用于目标检测的特征描述器。这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值。
HOG
- 求取任意图片的HOG特征，一共提取360个梯度特征，可用于ADABoost，SVM中。(Seek the HOG feature of any picture)
HOG
- 将这330个3780维的HOG特征当做测试样本，用支持向量机（SVM）分类器来判别出，这些窗口的HOG特征是否有行人，有行人的用矩形框标记起来。HOG行人特征及所对应的SVM分类器的参数，在opencv中已经训练好了，我们只需要得到HOG特征，然后调用SVM即可得到判别结果(The 330 Hera features of 3780 dimensions are used as test samples, and the support vector machine (SVM) classifi
hog.py.tar
- python提取HOG特征，80行代码实现HOG(extract hog feature for python)
训练Hog以及检测
- 对行人图片提取hog数据量然后对其检测 用svm数据分类(The data of hog data is extracted and then classified by SVM data)
hog-feature
- 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主(The Histogram
HOG
- hog特征提取：利用HOG特征提取方法，提取每个块的特征，再将块的特征直方图串联起来(Feature extraction by hog)
HOG-descriptor-master
- 提取HOG特征，简洁好用，使用方便，大家可以下载使用，使用matlab实现(Extraction of HOG features)
HOG
- 图像HOG特征提取的matlab程序，适用于图像处理应用(matlab codes for HOG feature selection of images, which can be useful for image processing applications)
HOG-SVM-classifer-master
- 利用传统的SVM-HOG算法，进行行人检测(HOG-SVM algorithm for pedestrian detection)