开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何通过改变单元格和块的大小来减小HOG描述符的大小

HOG（Histogram of Oriented Gradients）描述符是一种用于图像特征提取的方法，常用于目标检测和行人识别等计算机视觉任务中。通过改变单元格和块的大小，可以减小HOG描述符的大小。

HOG描述符的计算过程如下：

图像预处理：将输入图像转换为灰度图像，并进行直方图均衡化等预处理操作，以增强图像的对比度。
计算梯度：对预处理后的图像计算梯度，获取图像中每个像素点的梯度幅值和方向信息。
划分单元格：将图像划分为多个重叠的单元格，每个单元格内包含多个像素点。
统计梯度直方图：对每个单元格内的像素点进行梯度方向的统计，生成梯度直方图。
归一化：对相邻的若干个单元格进行归一化操作，以增强特征的鲁棒性。
拼接块：将归一化后的单元格按照一定的规则进行拼接，形成最终的HOG描述符。

通过改变单元格和块的大小，可以调整HOG描述符的维度和大小。一般来说，增大单元格的大小可以减小HOG描述符的维度，但可能会损失一些细节信息；而增大块的大小可以增加描述符的平滑性，提高对光照和噪声的鲁棒性。

应用场景：

HOG描述符在计算机视觉领域有广泛的应用，常用于目标检测、行人识别、人脸识别等任务中。通过提取图像的局部梯度信息，HOG描述符可以捕捉到目标的形状和纹理特征，从而实现对目标的准确识别和检测。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云提供了丰富的云计算服务和解决方案，以下是一些相关产品和介绍链接地址（请注意，本回答不包含其他云计算品牌商的信息）：

云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，支持按需创建、配置和管理云服务器实例。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库 MySQL 版（CDB）：提供高性能、可扩展的关系型数据库服务，支持自动备份、容灾和监控等功能。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
人工智能平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能开发工具和服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/ailab
物联网套件（IoT Suite）：提供全面的物联网解决方案，包括设备接入、数据管理、应用开发等功能。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
云存储（COS）：提供安全可靠的对象存储服务，支持海量数据的存储和访问。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
区块链服务（BCS）：提供一站式区块链解决方案，包括区块链网络搭建、智能合约开发等功能。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/bcs

以上是腾讯云在云计算领域的一些相关产品和服务，供您参考。

相关搜索:如何减小显示:块的大小如何通过干预来减小图像文件的大小？我不能通过调整大小来减小窗体的大小 Dockerfile，如何减小改变的图层大小？如何通过触摸和移动来调整div块的大小？通过删除python模块来减小生产的Yocto图像大小尝试通过删除gradle中未使用的依赖项来减小APK大小如何在SwiftUI中圆角和减小列表的大小？Directshow :如何改变视频的大小和帧率？通过保持宽高比和宽度来调整UIImage的大小如何增加子图的大小和减小水平间距？使两个并排的图像随着页面大小的改变而减小和增大如何使用前面的数字来减小字符串的大小？如何根据zpl中的字段块自动改变字体大小如何删除通过使用CSS减小图像大小而创建的额外空间 Nginx如何重写和改变参数的大小写？如何减小包含numpy、scipy和scikit的最终docker镜像大小如何通过单击handlebars中的图片来增加图片的大小？通过减小字体大小和截断文本来适应容器中的文本如何不使用transform: scale来改变css切换开关的大小？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Histograms of Oriented Gradients for Human Detection

以基于线性SVM的人体检测为例，研究了鲁棒视觉目标识别的特征集问题。在回顾了现有的基于边缘和梯度的描述符之后，我们通过实验证明了方向梯度(HOG)描述符的直方图网格在人类检测方面明显优于现有的特征集。我们研究了计算的各个阶段对性能的影响，得出结论:在重叠描述符块中，细尺度梯度、细方向边距、相对粗的空间边距和高质量的局部对比度归一化都是获得良好结果的重要因素。新方法在原有MIT行人数据库的基础上实现了近乎完美的分离，因此我们引入了一个更具挑战性的数据集，其中包含1800多张带注释的人类图像，具有大范围的姿态变化和背景。

04

opencv︱HOG描述符介绍+opencv中HOG函数介绍（一）

HOG特征描述子的定义： locally normalised histogram of gradient orientation in dense overlapping grids，即局部归一化的梯度方向直方图，是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。 Histogram of Oriented Gradient descriptors provide a dense overlapping description of image regions，即统计图像局部区域的梯度方向信息来作为该局部图像区域的表征。

04

传统特征：HOG特征原理

为了减少光照因素的影响，首先需要将整个图像进行规范化（归一化），有效地降低图像局部的阴影和光照变化。

03

梯度直方图(HOG)用于图像多分类和图像推荐

机器学习的神奇之处在于，我们对原理的概念和思路理解得越多，它就变得越容易。在本文中，我们将研究在图像分类和图像推荐中使用定向梯度直方图的方法。

03

Histogram of Oriented Gridients(HOG) 方向梯度直方图

作者张旭编辑徐松 1. HOG简介 2. 数字图像梯度定义 3. HOG基本步骤 4. OpenCV实现HOG 5. 用KNN与HOG实现一个手写数字输入识别 1. HOG简介方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）于2005年提出，是一种常用的特征提取方法，且HOG+SVM的方式在行人检测中有着优异的效果。经典的论文为《Histograms of oriented gradients for human detection》，这篇文章中，HOG就是

05

HOG特征（Histogram of Gradient）学习总结

最近在做的项目有用到HOG+SVM这一方面的知识，参考相关论文和网上一些博文在此对HOG特征进行下总结。

03

SVM算法在项目实践中的应用！

HOG（Histogram of Oriented Gradients）HOG特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取技术（深度学习之前），是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法，对像局部的变形与光照影响有很好的稳定性，最初是用HOG特征来识别人像，通过HOG特征提取+SVM训练，可以得到很好的效果，OpenCV已经有相应的接口。

01

特征工程系列之自动化特征提取器

视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的，一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面，语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌握。许多人天生就具有视力和听力的天赋，但是我们所有人都必须有意训练我们的大脑去理解和使用语言。

04

全面综述：图像特征提取与匹配技术

链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/133301967

03

特征工程(七)：图像特征提取和深度学习

有趣的是，机器学习的情况是相反的。我们已经在文本分析应用方面取得了比图像或音频更多的进展。以搜索问题为例。人们在信息检索和文本检索方面已经取得了相当多年的成功，而图像和音频搜索仍在不断完善。在过去五年中，深度学习模式的突破最终预示着期待已久的图像和语音分析的革命。

01

A Discriminatively Trained, Multiscale, Deformable Part Model

本文提出了一种训练有素、多尺度、可变形的目标检测零件模型。在2006年PASCAL人员检测挑战赛中，我们的系统在平均精度上比最佳性能提高了两倍。在2007年的挑战赛中，它在20个类别中的10个项目中都取得了优异的成绩。该系统严重依赖于可变形部件。虽然可变形部件模型已经变得相当流行，但它们的价值还没有在PASCAL挑战等困难的基准测试中得到证明。我们的系统还严重依赖于新方法的甄别培训。我们将边缘敏感的数据挖掘方法与一种形式主义相结合，我们称之为潜在支持向量机。隐式支持向量机与隐式CRF一样，存在非凸训练问题。然而，潜在SVM是半凸的，一旦为正例指定了潜在信息，训练问题就变成了凸的。我们相信，我们的训练方法最终将使更多的潜在信息的有效利用成为可能，如层次(语法)模型和涉及潜在三维姿态的模型。

04

常用的表格检测识别方法——表格结构识别方法 (下）

表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中，表格结构信息主要包括以下两类描述形式：1）单元格的列表（包含每个单元格的位置、单元格的行列信息、单元格的内容）；2）HTML代码或Latex代码（包含单元格的位置信息，有些也会包含单元格的内容）。

01

Windows、Linux、Apple三大操作系统的主流文件系统包含哪些？

目前，计算机市场提供了大量以数字形式存储信息的机会，现有的存储设备包括内部和外部硬盘驱动器、照片/摄像机的存储卡、USB 闪存驱动器、RAID 集以及其他复杂存储。数据片段以文件的形式保存在它们上，如文档、图片、数据库、电子邮件等，这些数据必须在磁盘上有效地组织并在需要时轻松检索。

02

Markdown 快速生成表格

这个可以说是大杀器了，我们只需要下载一个东西就行了，这个是知乎用户幻灰龙写的东西，亲测有效

02

HOG特征也可以作为图像重建的目标！FAIR&JHU提出新的one-stage自监督预训练模型MaskFeat！

在本文中，作者提出了用于视频模型自监督预训练的掩蔽特征预测（Masked Feature Prediction，MaskFeat）。本文的方法首先随机掩蔽输入序列的一部分，然后预测掩蔽区域的特征。

02

HOG特征也可以作为图像重建的目标！FAIR&JHU提出新的one-stage自监督预训练模型MaskFeat！

在本文中，作者提出了用于视频模型自监督预训练的掩蔽特征预测（Masked Feature Prediction，MaskFeat）。本文的方法首先随机掩蔽输入序列的一部分，然后预测掩蔽区域的特征。

01

激光雷达和摄像头融合在无人驾驶中的应用

由于精度和可靠性的优势，激光雷达+摄像头方案在机器人和无人驾驶汽车中已经成为趋势。如何高效的融合不同的传感器数据在实际应用中至关重要。本文图文并茂的讲解了整个融合过程。

02

Color exploitation in HOG-based traffic sign detection

我们在一个具有挑战性的大规模真实全景图像数据集上研究交通标志检测。核心处理是基于HOG (Histogram of Oriented Gradients)算法，该算法通过在特征向量中加入颜色信息进行扩展。颜色空间的选择对性能有很大的影响，其中我们发现CIELab和YCbCr颜色空间给出了最好的结果。颜色的使用显著提高了检测性能。我们比较了特定算法和HOG算法的性能，并表明HOG在大多数情况下比特定算法的性能高出数十个百分点。此外，我们提出了一种新的迭代支持向量机训练范式来处理背景外观的大变化。这减少了内存消耗，提高了后台信息的利用率。

01

HoG描述符

import cv2 from skimage.feature import hog from skimage import exposure im=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 im_gray=rgb2gray(im)#将彩色图片转换为灰度图片 fd, hog_image=hog(im, orientations=8,pixels_per_cell=(16,16),cells_per_block=(1,1),visualize=True

01

Spread for Windows Forms高级主题(8)---通过暂停布局提高性能

一种改善控件性能的方法是，当需要对许多单元格进行变动时，可以先保持或挂起重画，直到所有的变动都完成时再进行。通过在对单元格修改和重算时保持重画（挂起布局），然后再恢复布局并重画所有单元格控件能够节省很多时间，并且仍然能为用户展现一个全新的界面。布局对象布局是一个对象，它保存了计算后的值（像单元格的宽度和高度，合并，以及视图），用来绘制控件的当前状态。这些值可能包括到底有多少视图，每一个视图左上方的单元格是什么，每一行及每一列有多大以及每一个视图有多少单元格是当前可见的，等等。使用布局对象的目的是，通过保

06

Excel表格中格式转换的这些套路，你都get了吗？

这是因为只有数值格式才能进行计算，而这一列是文本格式，无法进行计算。这时候，就需要将这一列转换为数值格式。

02

Excel VBA编程教程（基础一）

说简单点，VBA 是运行在 Microsoft Office 软件之上，可以用来编写非软件自带的功能的编程语言。Office 软件提供丰富的功能接口，VBA 可以调用它们，实现自定义的需求。基本上，能用鼠标和键盘能做的事情，VBA 也能做。

02

智慧工地人员行为分析系统

智慧工地人员行为分析系统依据深Python基于YOLOv7网络深度学习架构模型，对画面中工地人员行为及着装穿戴进行实时分析预警，当YOLOv7网络深度学习架构模型发现人员违规行为时，立即抓拍存档预警并发给后台。智慧工地人员行为分析对画面下的有关运动目标（人与物）开展实时分析识别，发现物的不安全状态或者人的不安全行为立即预警。

05

Spread for Windows Forms高级主题(3)---单元格的编辑模式

理解单元格的编辑模式通常情况下，当终端用户双击单元格时，编辑控件将允许用户在该单元格中输入内容。在一个单元格中编辑的能力被称为编辑模式。一些属性和方法可以用来自定义编辑模式的使用。当一个单元格处于编辑模式时，活动单元格将显示一个I型光标，如下图所示。当该单元格不处于编辑模式时，活动单元格将显示一个焦点长方形，如下图所示。 image.png 一个单元格将进入编辑模式（开启编辑模式），当：用户在单元格中输入内容用户双击单元格 EditMode属性设置为true 一个单元格离开编辑模式（关闭编辑模式），

06

常用的表格检测识别方法——表格结构识别方法(上）

表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。

03

Markdown之语法入门篇

我相信有很多小伙伴没有听说过Markdown语言。的确，对于一般人来说，有word足够了。但是有这么一群人，受够了word那糟糕的排版方式，需要一种新型的、能让人专注于输入而非格式的东西。网站小编、码农、排版编辑高呼：“要有光！” 于是乎Markdown诞生了。

02

流体运动估计光流算法研究

大家好！我是苏州程序大白，今天讲讲流体运动估计光流算法研究。请大家多多关注支持我。谢谢！！！简介：对流体图像序列进行运动分析一直是流体力学、医学和计算机视觉等领域的重要研究课题。从图像对中提取的密集精确的速度矢量场能够为许多领域提供有价值的信息,基于光流法的流体运动估计技术因其独特的优势成为一个有前途的方向。光流法可以获得具有较高分辨率的密集速度矢量场,在小尺度精细结构的测量上有所改进,弥补了基于相关分析法的粒子图像测速技术的不足。此外,光流方法还可以方便的引入各种物理约束,获得较为符合流体运动特性的运动估计结果。为了全面反映基于光流法的流体运动估计算法的研究进展,本文在广泛调研相关文献的基础上,对国内外具有代表性的论文进行了系统阐述。首先介绍了光流法的基本原理,然后将现有算法按照要解决的突出问题进行分类:结合流体力学知识的能量最小化函数,提高对光照变化的鲁棒性,大位移估计和消除异常值。对每类方法,从问题解决过程的角度予以介绍,分析了各类突出问题中现有算法的特点和局限性。最后,总结分析了流体运动估计技术当前面临的问题和挑战,并对未来基于光流法的运动估计算法的研究方向和研究重点进行了展望。定义：流体运动估计技术在日常生活的众多领域发挥着重要作用,对从流体图像序列中提取的速度场进行分析,有助于更深入地了解复杂的流体运动并提取有用的信息。粒子图像测速( particle image velocimetry,PIV)(Adrian,1991)是一种广泛使用的流体运动估计技术。其基于两个连续粒子图像之间局部空间性,通过搜索图像对的两个查询窗口之间互相关的最大值,获得查询窗口之间的位移矢量。这种依赖于互相关函数的PIV 技术虽然能够简单有效地从图像序列间获取速度矢量场,但仍存在许多不足。首先,其假设查询窗口内的位移矢量保持一致,这使得获取的速度场空间分辨率低,无法测量流场中的小尺度精细结构。其次,PIV 技术主要用于粒子图像,无法可靠获取标量图像的速度矢量场。最后,PIV技术缺乏物理解释,对图像序列进行运动估计时,平等地对待各种性质的运动物体。研究发现光流法非常适合流体运动估计( Li等,2015)。与基于互相关的 PIV 技术相比,光流法可以获取更加密集的速度场,而且可以对标量图像进行运动估计而不仅限于粒子图像。此外,与 PI技术相比,光流法更能适应各种物理约束。基于光流法的流体运动技术是对 PIV 技术的良好补充。虽然现有的基于光流法的流体运动估计技术已经广泛用于各种流体测速场景,但仍存在计算耗时鲁棒性不足等问题。本文从光流法的基本原理入手,根据光流法需要解决的几个关键问题对现有的算法进行分类,并对每一类方法从问题解决的角度予以介绍。

02

python的get、__set

内容: 描述符引导摘要定义和介绍描述符协议调用描述符样例 Properties 函数和方法静态方法和类方法摘要定义并展示如何调用描述符,展示自定义描述符和几个内置的python描述符,包括函数、属性、静态方法和类方法,通过给出一个Python的示例应用来展示描述符是如何工作的. 熟练掌握描述符不仅让你拥有python使用的额外技巧,并且可以加深对Python内部如何工作的理解,提升对程序设计的能力,而且体会到python的设计优雅之处定义和介绍一般来说,描述符是带有“绑定行为”的对象属性,它的属性访问已经被描述符协议中的方法覆盖了.这些方法是__get__(),__set__(),和__delete__(). 如果一个对象定义了这些方法中的任何一个,它就是一个描述符. 默认的属相访问是从对象的字典中 get, set, 或者 delete 属性,；例如a.x的查找顺序是: a.x -> a.__dict__['x'] -> type(a).__dict__['x'] -> type(a)的基类(不包括元类),如果查找的值是对象定义的描述方法之一,python可能会调用描述符方法来重载默认行为, 发生在这个查找环节的哪里取决于定义了哪些描述符方法注意,只有在新式类中描述符才会起作用(新式类继承type或者object class) 描述符是强有力的通用协议,属性、方法、静态方法、类方法和super()背后使用的就是这个机制,描述符简化了底层的c代码,并为Python编程提供了一组灵活的新工具描述符协议

02

目标检测的传统方法概述

目标检测已经进入深度学习时代，但是传统方法还是有必要了解下，深度学习方法的思想也来源于传统方法，传统方法的文献非常多[9]，但只需要了解三个里程碑式的方法就可以了，分别是Viola Jones Detectors、HOG Detector、Deformable Part-based Model (DPM)。下面简要介绍这三种方法，更深入的理解见查看参考文献。

05

使用 OpenCV 对图像进行特征检测、描述和匹配

在本文中，我将讨论使用 OpenCV 进行图像特征检测、描述和特征匹配的各种算法。

04

VBA表单控件（一）

大家好，Excel中的控件是放置在窗体的一些图形对象，可以用来显示、输入数据或者执行操作等。包括命令按钮、数值调节钮文本框、列表框、单选框、复选框等。

03

问与答119：如何使用文件浏览按钮插入文件路径到单元格中？

Q：如果我想在包含文件路径的单元格右侧添加一个文件浏览按钮，以便直接将所选的文件路径输入到该单元格，而无需手动复制粘贴文件路径，该如何实现？

03

[开源项目]基于FPGA的视频图像拼接融合

视频流的每个单独帧将具有对应于红色、绿色和蓝色的三个通道。视频帧中的颜色信息不会增强特征检测。此外，与单通道 8 位图像相比，3 通道 8 位图像的计算需要更多时间。因此，RGB 视频帧被转换为 8 位灰度图像。生成的灰度图像噪声更小，阴影细节更多，计算效率更高，如下图所示。

04

Table布局

最常用的也是最正确的使用方法是制作表格，由于其对占据的空间有着划分的作用，便可以使用

02

计算机二级Python考点解析12

读写文件是最常见的IO操作。Python内置了读写文件的函数，用法和C是兼容的。读写文件前，我们先必须了解一下，在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的，现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘，所以，读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象（通常称为文件描述符），然后，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据（读文件），或者把数据写入这个文件对象（写文件）。

01

Matplotlib 中文用户指南 3.2 图像教程

首先，让我们启动 IPython。它是 Python 标准提示符的最好的改进，它与 Matplotlib 配合得相当不错。在 shell 或 IPython Notebook 上都可以启动 IPython。

04

HTML 基础

1. 在 HTML 中，用于描述功能的符号称之为 "标记"，标记在书写时，必须用尖括号括起来(< >)

01

最新最全Markdown语法大全

原文地址：https://blog.ascv.cn/archives/51.html

04

比MAE更强，FAIR新方法MaskFeat用HOG刷新多个SOTA

来源：机器之心本文约1700字，建议阅读5分钟mask-and-predict 的方法可能会成为计算机视觉领域的新流派。自监督预训练在自然语言处理方面取得了惊人的成功，其基本思路中包含着掩码预测任务。前段时间，何恺明一作的论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》提出了一种简单实用的自监督学习方案 MAE，将 NLP 领域的掩码预测（mask-and-predict）方法用在了视觉问题上。现在来自 Facebook AI 研究院（FAIR）的研

02

计算机一级复习资料

作者：matrix 被围观: 2,746 次发布时间：2013-04-10 分类：零零星星 | 无评论 »

02

比MAE更强，FAIR新方法MaskFeat用HOG刷新多个SOTA

自监督预训练在自然语言处理方面取得了惊人的成功，其基本思路中包含着掩码预测任务。前段时间，何恺明一作的论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》提出了一种简单实用的自监督学习方案 MAE，将 NLP 领域的掩码预测（mask-and-predict）方法用在了视觉问题上。现在来自 Facebook AI 研究院（FAIR）的研究团队又提出了一种自监督视觉预训练新方法 MaskFeat。

02

Spread for Windows Forms快速入门(5)---常用的单元格类型（下）

在上一篇，我们介绍了常用了文本类型单元格。除了文本型单元格外，Spread还支持如下13种图形单元格类型：组合框单元格、按钮单元格、复选框单元格、超链接单元格、进度条单元格、条码单元格、颜色选择器单元格、图片单元、列表框单元格、复合列组合框单元格、复合选项单元格、富文本单元格、滚动条单元格等。下面我们介绍前五种的基本用法。组合框单元格ComboBoxCellType 你可以使用一个组合框单元格以显示一个可编辑的下拉列表，用户通过在显示的列表中进行选择完成对值的输入。你可以指定项目的列表是否包括显示伴随文字

06

python GUI库图形界面开发之PyQt5控件QTableWidget详细使用方法与属性

QTableWidget是Qt程序中常用的显示数据表格的控件，类似于c#中的DataGrid。QTableWidget是QTableView的子类，它使用标准的数据模型，并且其单元数据是通过QTableWidgetItem对象来实现的，使用QTableWidget时就需要QTableWidgetItem。用来表示表格中的一个单元格，整个表格就是用各个单元格构建起来的

02

20年的目标检测大综述（章节3）

今天，“计算机视觉战队”给大家继续分享目标检测综述，今天主要说说目标检测算法的快速发展。

01

特征向量（Feature Vectors）

已经可以从图像中提取基于形状的特征，如何使用这一组特征来检测整个对象，以山峰图像角点检测举例：

02

用 Wolfram 的方法探索象棋数独挑战

📷 美国数学协会的每一期《数学视野》（https://www.maa.org/press/periodicals/math-horizons）都会向读者展示一些难题，2021 年 4 月的一期包括由新

02

计算机文化基础

信息的概念：一般认为：信息是在自然界、人类社会和人类思维活动中普遍存在的一切物质和事物的属性。信息能够用来消除事物不确定的因素

04

【特征提取】Hog特征原理简介与代码实践

在【模式识别】SVM实现人脸表情分类一文中，我曾使用Hog特征+SVM的方式实现表情分类，但对于Hog特征的原理并未做深入整理。此篇将结合scikit-image来简单分析Hog特征的原理和维度关系。因为没看过原论文，因此自己的理解可能会有偏差，如有错误，欢迎评论区指正。

02

使用 EasyPOI 优雅导出Excel模板数据（含图片）

来源 | blog.csdn.net/u012441819/article/details/96828044

02

css文字块-display行内元素块 inline-block 只给文字加背景

我们想要实现第二行的效果，所以用display: inline-block;给文字定义为行内元素块。只给第二行文字部分添加背景。

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭