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 ...
特征描述子(feature descriptor) —— HOG(方向梯度直方图) HOG(HistogramofOrientedGradients),描述的是图像的局部特征,其命名也暗示了其计算方法,先计算图像中某一区域不同方向上梯度的值,然后累积计算频次,得到直方图,该...分块 ⇒ patches 利用任意一种梯度算子,sobel、laplacian等,对每一个patch进行卷积,计算得...
二方向梯度直方图HOG的简介 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*20pi...
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。
Co-occurrence Histograms of Oriented Gradients(Co-HOG),即共生矩阵梯度方向直方图特征,是一种高维特征,其主要的特点就是引入了共生矩阵。Co-HOG将每个像素点的梯度方向进行成对的组合,同时将原来的梯度方向划分为8个,范围从0度到360度,即每45度为一个bin。由于每两个像素点组成一个组合,所以共生矩阵的大小为8x8...
方向梯度直方图HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种常用的局部纹理特征描述方法。它通过计算图像局部区域方向梯度直方图来构建特征。首先，将整幅图像划分为相等大小的Cell（例如20pixel*20pixel的小区域），计算每个Cell的梯度方向直方图。接着，以一定数量的Cell组成Block（例如2*2个Cell组成1个Block...
HOG特征+SVM方法现在常用于人车识别中。 一张图片中,某个3*3的九宫格(格子里代表是黑白化后的灰度值) 关注中间的格子(红色的e),对于e而言,它的梯度是 大小: 方向: 按照这个方法可以计算所有的细胞(cell)像素点的梯度。 初始化一个2*2的block。
HOG descriptors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(edgeorientation histograms)、尺度不变特征变换(scale-invariant feature transformdescriptors)以及形状上下文方法( shapecontexts)有很多相似之处,但与它们的不同点是...
1. hog描述子在opencv中为HOGDescriptor。 2.可以调用该描述子setSVMDetector方法给用于对hog特征进行分类的svm模型的系数赋值,这里的参数为HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()时表示采用系统默认的参数,因为这些参数是用很多图片训练而来的。 3.对输入图片进行行人检测时由于图片的大小不一样,所以要用到多尺度检...