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计算HOG功能

是指计算图像中的方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，HOG）。HOG是一种用于图像特征提取的算法，主要用于目标检测和图像识别任务。

HOG算法的基本思想是将图像分割成小的单元（cell），然后计算每个单元内像素的梯度方向和强度，进而构建梯度直方图。通过对整个图像的梯度直方图进行归一化和连接，最终得到一个用于描述图像特征的向量。这个向量可以用于训练机器学习模型，实现目标检测和图像识别。

HOG算法的优势在于对光照、尺度变化和几何变形的鲁棒性较强，适用于复杂场景下的目标检测。它在人脸识别、行人检测、车辆识别等领域有广泛的应用。

腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品，可以用于计算HOG功能。其中，腾讯云图像处理（Image Processing）服务提供了图像识别、图像审核、图像处理等功能，可以满足计算HOG功能的需求。您可以通过腾讯云图像处理的官方文档了解更多信息：腾讯云图像处理

另外，腾讯云还提供了弹性计算服务（Elastic Compute Service，ECS）、云函数（Serverless Cloud Function，SCF）等计算服务，可以用于支持计算HOG功能的后端开发和部署。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云计算服务的信息：

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力荐！计算机视觉开源工具中的瑞士军刀—Dlib最新高级特性教程

OpenCV是计算机视觉开源工具中妇孺皆知的，但Dlib绝对是这几年快速上升的一颗新星，它并不追求大而全，但它实现的每一个模块和特性，都几乎是高质量开源算法的典范。

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特征提取方法(一)：HOG原理及OpenCV实现

该文介绍了如何使用HOG+SVM进行行人检测，并给出了OpenCV封装好的函数用法。首先介绍了HOG+SVM的背景知识，然后给出代码示例，最后通过两个测试图片的读取和运行结果展示。

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HOG原理与OpenCV实现

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，HOG+SVM在行人检测中有着优异的效果。

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OpenCV和SVM分类器在自动驾驶中的车辆检测

这次文章的车辆检测在车辆感知模块中是非常重要的功能，本节课我们的目标如下：在标记的图像训练集上进行面向梯度的直方图（HOG）特征提取并训练分类器线性SVM分类器应用颜色转换，并将分箱的颜色特征以及颜色的直方图添加到HOG特征矢量中对于上面两个步骤，不要忘记标准化您的功能，并随机选择一个用于训练和测试的选项实施滑动窗口技术，并使用您训练的分类器搜索图像中的车辆在视频流上运行流水线（从test_video.mp4开始，稍后在完整的project_video.mp4中实现），并逐帧创建循环检测的热图，以

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OpenCV和SVM分类器在自动驾驶中的车辆检测

这次文章的车辆检测在车辆感知模块中是非常重要的功能，本节课我们的目标如下：

基于支持向量机的手写数字识别详解（MATLAB GUI代码，提供手写板）

摘要：本文详细介绍如何利用MATLAB实现手写数字的识别，其中特征提取过程采用方向梯度直方图（HOG）特征，分类过程采用性能优异的支持向量机（SVM）算法，训练测试数据集为学术及工程上常用的MNIST手写数字数据集，博主为SVM设置了合适的核函数，最终的测试准确率达99%的较高水平。根据训练得到的模型，利用MATLAB GUI工具设计了可以手写输入或读取图片进行识别的系统界面，同时可视化图片处理过程及识别结果。本套代码集成了众多机器学习的基础技术，适用性极强（用户可修改图片文件夹实现自定义数据集训练），相信会是一个非常好的学习Demo。本博文目录如下：

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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。

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基于深度学习的图像目标检测（上）

本文介绍了如何从单张图像中预测出多个物体的边界框和类别，并分析了在预测过程中各种因素对结果的影响。同时，文章还对一系列现有方法进行了评估和比较，并提供了改进方向。

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HOG特征详解与行人检测

HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取算法，是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法，对象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已经有了。HOG特征提取的大致流程如下：

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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

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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。

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Hog图像特征提取算法,HOG

HOG全称：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient），发表于2005年的CVPR，是一种图像特征提取算法，和SVM分类器结合应用于行人检测领域。HOG通过计算图像中每个像素的梯度的大小和方向，来获取图像的梯度特征，是一种特征描述子。

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HOG目标检测

算法：HOG目标检测是通过在测试图像上重复地进入一个64像素宽、128像素高的窗口并计算HOG描述符来完成的。由于HOG计算不包含尺度的内在意义，且目标可以出现在一幅图像的多个尺度中，因此HOG计算在尺度金字塔的每一层上是逐步重复的。尺度金字塔中每一层之间的尺度因子通常在1.05和1.2之间，图像重复地按尺度缩小，直到尺度的源帧不再能容纳完整的HOG窗口。如果SVM分类器以任何尺度预测检测目标，则返回相应的边界框。这种技术比Viola-Jones目标检测更精确，但计算上更复杂。

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目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, 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。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。

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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。

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HOG 特征

✔️ 为了提高检测器对关照等干扰因素的鲁棒性，需要对图像进行Gamma矫正，完成对整个图像的归一化，调整对比度，降低噪声影响；

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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。

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FHOG传统hog特征提取。FHOG

关于HOG特征（梯度统计直方图）简单介绍一下，首先是对原图进行灰度化（hog统计的是梯度信息，色彩几乎没有贡献），再进行gamma压缩和归一化（减轻光照影响）。然后进行统计，首先是统计每个cell（代码里用的是4_4）里的梯度（包括大小和方向，大小用来加权方向）统计直方图，再把几个cell合并成一个block，作为这个block的hog的特征，并对这个特征进行归一化处理，可以进一步减轻光照影响。合并成block的时候有两种方式，一种overlap一种non-overlap的，就是分块之间是否有重叠，各有优缺点，没有重叠速度快，但是可能由于连续的图像没有分到一个block里降低特征的描述能力，有重叠的就可以很好的解决这个问题，但是会带来运算开支加大。如图，是一个11_9的图像，我们把橙色的3_3当作一个cell，统计其中的梯度方向并用幅值加权，假设我们分为9个方向，这样的话每个cell中可以得到9个特征，蓝色（2_2个cell）作为一个block，则每个block就会得到4_9=36个特征，这些特征是按照顺序串联起来的（保证空间特征），如果是overlap的话（边界不够一个block的舍弃），那么行方向可以有2个block，列方向也是有2个block，这样就会得到2_2_36=144维的一个特征，可以发现特征的维度还是很大的。

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HoG特征SVM物品识别系统系统架构代码实践

该系统的最大贡献为提出基于梯度的HoG（locally normalized Histogram of Oriented Gradient）特征，该特征的计算流程分为5步，分别如下所示：

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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

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DPM目标检测算法

DPM算法由Felzenszwalb于2008年提出，是一种基于部件的检测方法，对目标的形变具有很强的鲁棒性。目前DPM已成为众多分类、分割、姿态估计等算法的核心部分，Felzenszwalb本人也因此被VOC授予"终身成就奖"。

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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。

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【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

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。

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用Python做人脸识别，简单易学！

Python是一种计算机编程语言以及配套的软件工具和库。Python简单易学，代码十分简洁，它使用强制空白符作为缩进，这大大提高了Python的开发效率，使用Python能够在更短的时间内完成更多的工作。Python是一门开源的语言，并且Python还有许多强大的开源库，这些库使得Python无论是对云计算、大数据、还是人工智能，都有很强的支持能力。

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积分图加速提取 HOG 特征

HOG 特征广泛应用于物体识别等领域，但大面积计算 HOG 特征时重复统计会严重拖慢运行速度，使用积分图可以显著加速特征提取。背景 HOG 特征介绍积分图介绍加速原理图片 Python OpenCV 实现 def gradient_integral_map(img, angle_step): H, W = img.shape[:2] # 梯度积分图 angle_feature_channel_num = 360 // angle_step hog_matrix

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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。

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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。

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北大美女学霸力压大神何恺明新作MAE！怒摘12个SOTA，灵感竟来自16年前CVPR论文

【新智元导读】近日，北大校友、约翰·霍普金斯大学博士生提出了一种新的方法：MaskFeat，力压大神何恺明的新作MAE，摘下12个SOTA！

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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。

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图像处理之特征提取

知乎上看到一个话题—— 目前火热的 Deep Learning 会灭绝传统的 SIFT / SURF 特征提取方法吗？ ---- 由于之前研究过SIFT和HOG这两种传统的特征提取方法，故本篇文章先对SIFT和HOG作一综述，并比较二者优缺点。之后，将SIFT和HOG同神经网络特征提取做一对比，浅谈对上述问题的看法。如果能写得快一些，再简单介绍其他几种传统的特征提取的方法——SURF、ORB、LBP、HAAR等等。 ---- 目录 [1] SIFT（尺度不变特征变换） [2] HOG（方向梯度直方图）

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C++ OpenCV SVM实战Kindle检测（一）----训练数据

最近也是在接触机器学习，通过做了几个MLNET的例子对机器学习有了一点了解，OpenCV中也有机器学习这块，所以我们就直接来用Kindle做一个实战。

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C++ OpenCV特征提取之HOG特征提取(自带行人检测调用)

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, 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。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。

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HOG特征提取_模式识别图像处理算法有哪些

梯度：在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说，从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上，梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。　　在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数，也就是线的斜率。

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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。

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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。

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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。

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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。

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行人检测系统原理与实现（一）【计算机视觉】

过去的一年我都在忙着实现我的本科毕业设计课题项目：行人检测系统。我们团队的目标是实时检测现场CCTV摄像机视频流中出现的行人。本文是对此项目的简要总结，同时对我们在开发这个行人检测系统中用到的一些开源项目和库进行简单的评价。

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视频识别的基础概念[通俗易懂]

iDT算法框架主要包括：密集采样特征点，特征轨迹跟踪和基于轨迹的特征提取三个部分。光流：在时间间隔很小的情况下，视频像素位移特征提取:通过网格划分的方式在多尺度图像中分别密集采样特征点。通过计算特征点临域内的光流中值得到特征点运动方向。

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算法集锦（11）| 自动驾驶 | 基于HOG和SVM的车辆识别算法

本文旨在介绍一种基于方向梯度直方图（HOG）和支持向量机（SVM，Support Vector Machines）的车辆检测和跟踪算法。该算法在OpenCV和Sklearn环境下开发，经不断优化后在实际路况下得到了成功的应用。

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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

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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。

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让你的文字自动适配背景颜色

产品设计了一个人机校验组件，大致长这个样子。背景会每次随机取不同图片，开始的时候，箭头设置为蓝色。在背景为蓝色的时候，用户就分辨箭头就有些困难了。怎么解决这个问题呢？

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快乐学AI系列——计算机视觉（5）图像分类和识别

传统图像分类算法的两种方法：SIFT特征+KNN分类器和HOG特征+SVM分类器。

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如何用OpenCV在Python中实现人脸检测

本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法。同时还将添加一些功能，以同时检测多个面部的眼睛和嘴巴。本文介绍了人脸检测的最基本实现，包括级联分类器、HOG 窗口和深度学习 CNN。

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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。

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图像学习-HOG特征

好久没写东西了，由于楼主换了个城市工作，发现工作量蹭蹭的上来了，周末又喜欢出去觅食，导致没学习很久，今天准备水一篇来翻译一下如何理解HOG（Histogram Of Gradient, 方向梯度直方图）。本文主要翻译了这篇文章，也是我非常喜欢的博主之一(奈何他开的课程错过了T-T~~)。特征描述子特征描述子就是图像的表示，抽取了有用的信息丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽*高*3，3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像，经过转换后输

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教你理解图像学习中的方向梯度直方图（Histogram Of Gradient）

本文主要翻译了Histogram of Oriented Gradients一文。特征描述子(Feature Descriptor) 特征描述子就是图像的表示，抽取了有用的信息，丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽高3，3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像，经过转换后输出的图像向量长度可以是3780。什么样子的特征是有用的呢？假设我们想要预测一张图片里面衣服上面的扣子，扣子通常是圆的，而且上面有几个洞，那你就可以用边缘检测(ed

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故障创建与编排更胜一筹的K8S混沌工程开源平台Litmus

Litmus 最初是 OpenEBS（K8S下存储系统）的测试工具，后来发展成为知名的 Kubernetes 原生混沌工程开源平台。

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