在上章节讲述到图像特征检测与匹配 ,本章节是讲述目标检测与识别。后者是在前者的基础上进一步完善。
在本章中,我们使用HOG算法,HOG和SIFT、SURF同属一种类型的描述符。功能代码如下:
import cv2 def is_inside(o, i): ox, oy, ow, oh = o ix, iy, iw, ih = i # 如果符合条件,返回True,否则返回False return ox > ix and oy > iy and ox + ow
运行结果如图所示:
这个例子是使用HOG特征进行SVM算法训练,这部分已开始涉及到机器学习的方面,通过SVM算法训练数据集,然后根据某图像与数据集进行匹配。
文章来源于互联网:Python 使用Opencv实现目标检测与识别的示例代码
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