在HOG特征描述符中,梯度方向的分布,也就是梯度方向的直方图被视作特征。图像的梯度(x和y导数)非常有用,因为边缘和拐角(强度突变的区域)周围的梯度幅度很大,并且边缘和拐角比平坦区域包含更多关于物体形状的信息。 方向梯度直方图(HOG)特征描述符常和线性支持向量机(SVM)配合使用,用于训练高精度的目标分类器。
在计算HOG方向梯度直方图特征时,如果按照上面说的直接对每一个小块进行梯度、梯度幅值、角度的计算,然后在进行统计,这样做的话,HOG的计算复杂度将会十分大,因此,我们可以将积分图的概念引入HOG的计算,以便加速HOG的计算性能。 积分图就是:对于一幅灰度图像而言,如果每一像素点的灰度值等于该像素点左上矩形区域所有像...
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梯度方向在各个方向区间进行直方图统计,得到一个9维的特征向量,每相邻的4个单元构成一个块(block),把一个块内的特征向量联起来得到36维的特征向量,用块对样本图像进行扫描,扫描...
1、图像梯度方向直方图学习 HOG(Histogram of Oriented Gradient)是2005年CVPR会议上,法国国家计算机科学及自动控制研究所的Dalal等人提出的一种解决人体目标检测的图像描述子,该方法使用梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradients,简称HOG)特征来表达人体,提取人体的外形信息和运动信息,形成丰富的特征集。 HOG描述子...
梯度直方图特征(HOG) 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不...
HOG (Histogram of oriented gradient)特征是法国研究人员Dalal在2005年CVPR上提出的一种实现人体目标检测的图像描述方法,该特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。其优点是可以对几何和光学的形变保持很好的不变形,换句话说,对环境的变化具有很强的鲁棒性。
HOG特征 normalisedhistogramofgradientorientation 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... 利用任意一种梯度算子,例如:sobel,laplacian等,对该patch进行卷积,计算得到每个像素点处的梯度方向和幅值。想看公式的如下: 将360度(2*PI)根据需要分割成若干个bin,例如:分割...
HOG(Histogram of Oriented Gradients)——方向梯度直方图,是一种表示图像特征量的方法,特征量是表示图像的状态等的向量集合。 在图像识别(图像是什么)和检测(物体在图像的哪个位置)中,我们需要: 1. 从图像中获取特征量(特征提取); 2. 基于特征量识别和检测(
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。