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物体检测,用于检测红灯笼demo(含训练代码)

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机器学习AI算法工程
发布2019-10-28 16:58:55
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发布2019-10-28 16:58:55
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红灯笼检测: 1. 使用的是hog+svm传统的机器学习物体检测.

使用简单介绍:

  1. 首先自定义好pos和neg,也就是正样本和负样本训练集合.需要注意的是pos中的图片要尽可能的去除无关背景.同时pos和neg都需要灰度化,hog只能对2d 的图像进行轮廓绘画.
  2. 使用extract-features.py提取特征,然后在使用train-classifier.py训练模型,值得注意的一点,svm模型中有一个参数C,这里做一个简单的说明 C越大,划分的越细致,注意别出现过拟合,C越小,划分也就越粗,容易出现欠拟合.最后可以使用main-文件进行预测测试了.
  3. 运行web: python manage.py migrate python manage.py runserver 127.0.0.1:8080

完整源码下载地址:

关注微信公众号 datayx 然后回复 灯笼 即可获取。

效果图

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原始发表:2018-12-24,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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