毛笔书体检测-hog+svm python opencv源码

提取码：2ibp

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1、毛笔字检测运行流程

如果解压文件发现乱码，可以下载Bandizip

解压文件数据集在百度网盘里面

将文件名字改成images

复制代码

conda create -n 环境名称 python=3.8
conda activate 环境名称

然后配置环境

复制代码

pip install requirements.txt

先运行cat_hog.ipynb观看猫咪图片的hog图片

第一次运行的话需要安装jupyter，过一段时间安装成功，会弹出如下图片（如果没有弹出再点击一次运行）点击python环境，选择你的虚拟环境

点击运行程序

之后打开hog+svm.ipynb

之后他就会安装一些依赖包，然后就可以运行每一个步骤了。运行需要依次点击图片的左边运行按钮，不能第3段程序比2段程序先运行，需要一步一步来，你就能看到每一步的结果了。

如果有些错误就需要下载相关的模块

运行到这里需要花一点时间

hog算法一般用来检测行人、车辆等边缘信息丰富的目标

hog(image, orientations =4, pixels_per_cell=(16, 16),

cells_per_block =(1, 1), visualize=True)

是用定义hog的参数

hog(

image, # 输入图像（需为灰度图）

orientations=4, # 方向梯度分成的角度区间数（默认4）

pixels_per_cell=(16, 16), # 每个单元格的像素大小（宽, 高）

cells_per_block=(1, 1), # 每个块包含的单元格数（宽, 高）

visualize=True # 是否返回HOG特征的可视化图像

)

当 visualize=True 时，返回两个结果：