前段时间纯粹为了论文凑字数做的一个工作，本文不对CenterNet原理进行详细解读，如果你对CenterNet原理不了解，建议简单读一下原论文然后对照本文代码理解（对原版CenterNet目标检测代码进行了...

我们基于中心点的方法，称为：CenterNet，相比较于基于BBox的检测器，我们的模型是端到端可微的，更简单，更快，更精确。我们的模型实现了速度和精确的最好权衡...

本文的主要工作包括：在图像预处理阶段，本文采用HSV色彩空间 减轻了目标阴影对目标提取的影响，采用中值滤波器去掉了椒盐噪声，采用图像二值化使图像变的简单，采用图像学去噪中的腐蚀和膨胀分别提取消除图像噪声和填 充图像空洞。...

OpenCV虽然提供了Hog和SVM的API，也提供了行人检测的sample，遗憾的是，OpenCV并没有提供样本训练的sample。然而，OpenCV自带的分类器不见得能适用于你的应用场合。因此，针对你的特定应用场景，很有必要进行重新训练得到适合你的分类器。本文的目的，正在于此。...

支 持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的。所谓最优分类，就是要求分类线不但能够将两类无错误的分开，而且两类之间的分类间隔最大，前者是保 证经验风险最小（为0），而通过后面的讨论我们看到，使分类间隔最大实际上就是使得推广性中的置信范围最小。...

梯度直方图特征(HOG) 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。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。...

本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。其实使用起来是很简单的，从后面的代码就可以看出来。本文参考的资料为opencv自带的sample。...

在博客目标检测学习_1(用opencv自带hog实现行人检测) 中已经使用了opencv自带的函数detectMultiScale()实现了对行人的检测，当然了，该算法采用的是hog算法，那么hog算法是怎样实现的呢？这一节就来简单分析一下opencv中自带 hog源码。...