方向梯度直方图（英语：Histogram of oriented gradient，简称HOG）是应用在计算机视觉和图像处理领域，用于目标检测的特征描述器。这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值。这种方法跟边缘方向直方图（edge orientation histograms）、尺度不变特征变换（scale-invariant feature transform descriptors）以及形状上下文...
方向梯度直方图(hog) 图像预处理 计算梯度图 计算梯度直方图 Block 归一化 计算HOG特征向量 代码实现 一、特征描述符 特征描述符就是通过提取图像的有用信息,并且丢弃无关信息来简化图像的表示。 HOG特征描述符可以将3通道的彩色图像转换成一定长度的特征向量。 那么我们就需要定义什么是“有用的”,什么是“无关的...
HOG(Histograms of Oriented Gradients )梯度方向直方图 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。此方法使用了图像的本身的梯度方向特征,类似于边缘方向直方图方法,SIFT描述子,和上下文形状方法,但其特征... ...
因为方向梯度直方图HOG是一个描述图像局部纹理信息的局部特征描述符,因此,如果直接对一大幅图像及逆行特征提取的话,将会得不到好的效果。因此,我们需要先将图像划分为较小的方格单元,比如我们在程序中先将图像划分为20*20大小的放格单元Cell,然后2*2个Cell组成一个Block,最后,所有的Block组成图像。 HOG图像的划分一...
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 gradient...
概述HOG(Histogram of Oriented Gradients)方向梯度直方图是图像识别的一个常用特征。其基本思路是计算图片的图像梯度,从而检测出边缘,再将图像梯度进行归纳和缩减,减少特征向量的维度。有了这个特征向量,后面就可以用学习算法进行训练和识别。 1.划分8*8小块并计算图像梯度 HOG的计算过程第一步,先将图像划分为88的小...
HOG特征是一种局部区域描述符,它通过计算局部区域上的梯度方向直方图来构成人体特征,能够很好地描述人体的边缘。它对光照变化和小量的偏移不敏感。 图像中像素点(x,y)的梯度为 Dalal提出的Hog特征提取的过程:把样本图像分割为若干个像素的单元(cell),把梯度方向平均划分为9个区间(bin),在每个单元里面对所有像素的...
hog_preprocess 第二步:计算梯度图像 首先我们计算水平和垂直方向的梯度,再来计算梯度的直方图。可以用下面的两个kernel来计算,也可以直接用OpenCV里面的kernel大小为1的Sobel算子来计算。 horizontal_vertical_gradient_kernel 调用OpenCV代码如下: // C++ gradient calculation. // Read image Mat img = imread("bolt...
Histogram of Oriented Gridients,缩写为HOG,是目前计算机视觉、模式识别领域很常用的一种描述图像局部纹理的特征。这个特征名字起的也很直白,就是说先计算图片某一区域中不同方向上梯度的值,然后进行累积,得到直方图,这个直方图呢,就可以代表这块区域了,也就是作为特征,可以输入到分类器里面了。那么,接下来介绍一下HOG...