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- @m0_51485946
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CV学习：传统（机器学习）图像识别（分类）
本文代码全部可运行，笔者运行环境：python3.7+pycharm+opencv4.6。此文是学习记录，记录实现图像识别所需知识，对各知识点并不做深入探究，但笔者提供了相关链接以便读者进行深入学习。传统图像识别技术是指利用机器学习进行特征提取与图像分类。图像识别的过程包括信息获取、预处理、特征提取、图像分类。
CV学习：传统（机器学习）目标检测——HOG+SVM检测器
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，是与SIFT、SURF、ORB属于同一类型的描述符。HOG不是基于颜色值而是基于梯度来计算直方图的，它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构建特征。HOG特征结合SVM分类器已经被广泛应用到图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。
CV学习：传统（机器学习）目标检测——HOG+SVM检测器
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，是与SIFT、SURF、ORB属于同一类型的描述符。HOG不是基于颜色值而是基于梯度来计算直方图的，它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构建特征。HOG特征结合SVM分类器已经被广泛应用到图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。
CV学习：传统（机器学习）图像识别（分类）
本文代码全部可运行，笔者运行环境：python3.7+pycharm+opencv4.6。此文是学习记录，记录实现图像识别所需知识，对各知识点并不做深入探究，但笔者提供了相关链接以便读者进行深入学习。传统图像识别技术是指利用机器学习进行特征提取与图像分类。图像识别的过程包括信息获取、预处理、特征提取、图像分类。
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