基于传统机器学习SVM支持向量机进行分类和目标检测-视频介绍下自取

内容包括：

python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测

该代码使用python语言编写，代码实现了一个基于 SVM（支持向量机） 和 SIFT（尺度不变特征变换） 特征的裂缝检测系统。具体来说，分为两个部分：训练部分和检测部分。

训练部分：

加载图像：load_images 函数从指定文件夹加载图像，并为每张图像分配标签（1表示有裂缝，0表示无裂缝）。
提取SIFT特征：extract_sift_features 使用 cv2.SIFT_create() 提取每张图像的 SIFT 特征（关键点和描述符）。
特征填充：由于每张图像的描述符数量不同，将描述符填充到相同的最大长度。这样可以使特征矩阵的维度一致，便于后续的训练。
数据平衡：选择了最小样本量的正负类别，以确保训练数据的平衡。
SVM训练：使用 SVC （支持向量机分类器）进行训练，使用的是线性核。训练完成后，模型被保存在指定路径下。

检测部分：

加载模型：从保存的路径加载训练好的 SVM 模型。
图像预测：在 predict_single_image 函数中，读取待检测图像并提取 SIFT 特征。之后，将特征填充到相同的维度，并进行预测。预测结果为 1（表示有裂缝）或 0（表示无裂缝）。
预测结果：根据模型的输出，打印裂缝存在与否的结果。

基于python的hog+svm实现混凝土裂缝目标检测

该代码使用python语言编写，利用 HOG 特征和 SVM 分类器，通过滑动窗口和金字塔缩放等方法，对图像进行裂缝检测。训练阶段提取的特征通过支持向量机进行分类，而预测阶段则对新的输入图像进行裂缝位置识别，并通过图像显示出检测到的裂缝区域。

基于svm+hog机器学习的行人检测

该代码使用python语言编写，利用 HOG 特征和 SVM 分类器，通过滑动窗口和金字塔缩放等方法，对图像进行行人检测。训练阶段提取的特征通过支持向量机进行分类，而预测阶段则对新的输入图像进行行人位置识别，并通过图像显示出检测到的行人区域。

基于传统检测算法hog+svm实现图像分类

基于传统检测算法hog+svm实现目标检测

该代码使用python语言编写，利用 HOG 特征和 SVM 分类器，通过滑动窗口和金字塔缩放等方法，对图像进行草莓检测。训练阶段提取的特征通过支持向量机进行分类，而预测阶段则对新的输入图像进行草莓位置识别，并通过图像显示出检测到的草莓区域。