ValueError:应为2D数组,而不是1D数组: array=0.05760078 0.02291208 0.01819267 ... 0.02739229 0.01199168 0.00890131。如果数据只有一个要素,则使用array.reshape(-1,1)重塑数据形状;如果数据包含单个样本,则使用array.reshape(1,-1)重塑数据。 任何快速的解决方案都能对我有很大帮助。下面是代码: # Define a single function that can extract features using hog sub-sampling and make predi
如何从^pearl(pig|hog)+$获得匹配的输出
var test1 = "pearlhogpigpighog"; // this string should match
var test2 = "pigpighogpearlpig"; // this string shouldn't match
var regex1 = /^pearl(pig|hog)+$/; // thought this should work
var regex2 = /(pig|hog)/g; // gives correct outp
我正在我的pod上运行一个cpu-hog实验,并看到它的失败步骤:在混沌注入阶段失败。没有看到任何关于它失败的原因的日志。感谢任何人的帮助。实验、服务帐户和结果文件似乎创建得很好,然而,判决显示它失败了。当工作(跑步者)正在进行时,我抓不到木头。 参考:Cpu-hog experiment yamls I am using are here k logs litmus-8548bd-skvbt -n litmus
{"level":"info","ts":1607551992.9267251,"logger":"con
我希望使用proc报表来构建一个显示,而不是简单的proc打印。我的数据是这样的。
A B C D
Bill Harry Bog The
Bill Harry Hog Quick
Bill Harry Log Brown
Bill Hermione Bog Fox
Bill Hermione Hog Jumps
Bill Hermione Log Over
Bill Ron Bog The
Bill
我正在进行一个目标检测项目,同时使用HOG skimage和SVM。我试图使用我训练的支持向量机模型将所有的正窗口保存在列表中,但我面临一个错误:在这行中,'int‘对象不可订阅:detect = model_.predict([features_window[i]])
def detection_image(image):
coordonnees,HOG_features = fenetre_coulissante_HOG(image)
features_window = []
#We will now loop through all the feature
这里有一个函数,我只是稍微修改了一下它的原始上下文,找到了这里。
在提到其他内容之前,应该注意到,我正拼命地优化这段代码以提高速度。它目前大约需要5.25秒才能执行,并且似乎在for-loop中出现了瓶颈。
简而言之,这个函数期望用户安装SimpleCV,并且至少希望传递一个SimpleCV.Image实例。
有人有什么聪明的方法来加快速度吗?理想情况下,我可以以每秒30帧的速度在实时网络摄像头上运行这一功能,但我并没有抱太大的希望。
from itertools import product
from math import floor, pi
import numpy as np
impo
我的MATLAB代码使用fhog (而不是Hog)来提取特征。但是,我想要可视化在图像补丁上使用的HOG特性。我知道,如果我们使用MATLAB中可用的extractHOGFeatures或,就会使用HOG。但是我如何可视化fhog
由于Piotr的图像和视频工具箱(它有fhog)现在在MATLAB中得到了广泛的应用,而且我经常需要它,所以如果有人能告诉我如何可视化fhog提取的特征,那就太好了。
fhog的代码可以在上找到。
代码片段如下:
if features.hog,
%HOG features, from Piotr's Toolbox
x = double(f
当我试图运行代码(来自CMD)时,我正在检查这个错误:
ModuleNotFoundError: No module named 'numbers.hog'; numbers is not a package
这是hog.py文件代码..。
from skimage import feature
class HOG:
def __init__(self, orientations = 9, pixelsPerCell = (8, 8),
cellsPerBlock = (3, 3), normalize = False):
s
我混淆了matlab的"extractHOGFeature“函数。我有一个深度图像(370x89)。我想在图像中的单个点上计算HOG值。当我给出切入点时,它有时返回空向量(0x36),当我将切入点j交换到j时,函数返回一个非空向量(1x36)。另外,我在循环中对每个像素、j、j、i和整个图像分别运行函数,并计算非空的HOG向量,令人惊讶的是,我得到了不同的数字。让我在下面的例子中解释一下。
坐标为i,j。
count=0;
mx=imread('abc_gray.png');
for i=1:size(mx,1)
for j=1:
我正在使用两个特征描述符来进行人员检测,HOG和LBP。到目前为止,我使用一个简单的级联组合了这两个特性。但它告诉我,有时由于大向量而产生的问题。这是我的密码。
%extract features from negative and positive images
[HOGpos,HOGneg] = features(pathPos, pathNeg);
% loading and labeling each training example
HOG_featV = HOGfeature(fpos,fneg);
% get label of training data fr