HOG特征 一、介绍HOG(HistogramofOrientedGridients),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。HOG特征描述子的定义: locally normalisedhistogramofgradient orientation in dense overlapping grids,即局部归一化的梯度方向直方图,是一种对图像局部重叠区域的 ...
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...
许多特征检测的第一步都是要进行图像的预处理，如归一化颜色值和gamma值，但如Dalal和Triggs指出的那样，HOG描述子可以省略这个步骤，因为它其中的描述子归一化处理能达到同样的效果。图像预处理对最终效果的贡献微薄。所以第一步就是计算梯度值。最通常用的方法就是简单的应用一个一维的离散的梯度模版分别应用在水平...
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...
Histogram of Oritentd Gradients,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。它通过计算和统计图像的局部区域(Cell和Block)的方向梯度直方图来构成特征,按照我的理解就是,先将一整幅图像像划分为大小相等的Cell小区域,比如说,先将图像划分为20pixel*20pixel的小区域,然后,分别计算...
(HOG特征描述子可以不局限于一个长度,也可以用很多其他的长度,这里只记录一种计算方法。) 怎么计算方向梯度直方图呢? 我们会先用图像的一个patch来解释。 第一步:预处理 Patch可以是任意的尺寸,但是有一个固定的比例,比如当patch长宽比1:2,那patch大小可以是100*200, 128*256或者1000*2000但不可以是101*205。
HOG特征 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征在计算机视觉中用于物体检测,通过计算图像局部区域的梯度直方图来构成特征。 一、主要原理 梯度主要位于边缘区域,因此我们能容易通过梯度的方向密度分布来获取边缘信息,进而推断目标的表象和形状。
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...