object-detector, 以HOG为描述符的目标检测框架及线性SVM分类器

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Object Detection Framework using HOG as descriptor and Linear SVM as classifier.
  • 源代码名称:object-detector
  • 源代码网址:http://www.github.com/bikz05/object-detector
  • object-detector源代码文档
  • object-detector源代码下载
  • Git URL:
    git://www.github.com/bikz05/object-detector.git
    Git Clone代码到本地:
    git clone http://www.github.com/bikz05/object-detector
    Subversion代码到本地:
    $ svn co --depth empty http://www.github.com/bikz05/object-detector
    Checked out revision 1.
    $ cd repo
    $ svn up trunk
    
    对象检测器

    以猪为描述符和线性支持向量机为分类器的目标检测器。 | 视频插件

    运行代码

    我创建了一个 python 脚本,可以用来测试代码。 要测试代码,请在终端中运行下面的行。

    git clone https://github.com/bikz05/object-detector.gitcd object-detector/bin
    test-object-detector

    最后,test-object-detector 将下载用于汽车检测的 UIUC图像数据库,并训练分类器来检测图像中的车辆。 支持向量机模型文件将存储在 data/models 中,这样以后它们就可以被 resused。

    配置文件

    所有配置都在 data/config/config.cfg 配置文件中。 你可以根据需要改变它。 下面是默认配置文件( ( 我已经为汽车探测器设定好了) )的外观。

    [hog]
    min_wdw_sz: [100, 40]
    step_size: [10, 10]
    orientations: 9
    pixels_per_cell: [8, 8]
    cells_per_block: [3, 3]
    visualize: False
    normalize: True
    [nms]
    threshold:. 3
    [paths]
    pos_feat_ph:.. /data/features/pos
    neg_feat_ph:.. /data/features/neg
    model_path:.. /data/models/svm.model

    关于模块

    • extract-features.py --这个模块用于提取训练图像的pig特征。
    • train-classifier.py --这里模块用于训练分类器。
    • nms.py --这里模块执行非极大抑制。
    • test-classifier.py --测试分类器使用测试图像。
    • config.py --从 config.cfg 导入配置变量。

    一些结果

    测试映像 1

    NMS检测前的检测。

    Image 1

    NMS 后的检测。

    测试映像 2

    NMS检测前的检测。

    NMS 后的检测。

    测试映像 3

    NMS检测前的检测。

    NMS 后的检测。

    测试映像 4

    NMS检测前的检测。

    NMS 后的检测。

    待办事项

    下面是我计划在未来实施的任务列表-

    • 优化代码以使用更多 numpy 矢量代码。
    • 更快的NMS代码。
    • 添加引导( 硬负采矿) 代码。

    有用的教程


      DES  对象    Detect  线性  
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