说明:该程序分别提取正负样本图像的HOG和LBP特征,利用支持向量机进行样本训练,得到行人分类器。利用训练好的分类器进行检测,实验结果表明,该方法可以有效检测出图像中的行人,并达到了较好的检测结果。
HOG-LBP-detection 行人检测hog+lbp LBP-detection 图像特征提取 HOG特征-matlab
说明:超像素是图像分割的基本单元。它们在深度估计、图像分割、骨骼化、人体模型估计和目标定位等方面有着广泛的应用。与基于像素的方法相比,基于图的模型(如条件随机场(CRF))具有更好的时间复杂度。我尝试了使用最小特征集的超像素图像分割。
说明:MATLAB源码,P0401:用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402:用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403:用Canny算子检测图像的边缘 P0404:图像的阈值分割 P0405:用水线阈值法分割图像 P0406:对矩阵进行四叉树分解 P0407:将图像分为文字和非文字的两个类别...
说明:用于图像的纹理分割,适合用于图像的纹理分割和图像特征分类,并且是基于matlab实现的纹理特征分割。