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。
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。
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...
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... ...
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。
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 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(edge orientation histograms)、尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform descriptors)以及形状上下文方法( shape contexts)有很多相似之处,但与它们的不...
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: 从图像中获取特征量(特征提取); 基于特征量识别和检测(识别和检测); ...