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。
利用插值的方式,将梯度强度映射到不同的梯度方向范围中,最终得到包含9个值的梯度直方图。 在获得每个cell的直方图后,将2x2个cell组合为一个block,将次block中计算得到的梯度直方图concat得到包含一个4x9=36长度的vector作为此block的特征向量。 然后利用L2Norm对这个36维的特征向量进行规范化。 4. 图像HOG特征向量 ...
6、统计窗口(Window)的梯度方向直方图:只需要将窗口内所有块的Hog特征向量串联起来就得到了Window的Hog特征; 6、统计整幅图像的梯度方向直方图:一幅图像可以无重叠的划分为多个Window,这时将所有Window的特征向量串联起来就是整幅图像的Hog特征了,如果Window的大小和图像的大小相同,那么Window的Hog特征就是整幅图像的Hog...
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 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); ...
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 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...
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...
HOG算法是一种用于目标检测的特征描述器,它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构建特征。这一算法最初由Navneet Dalal和Bill Triggs在2005年提出,并成功应用于静态图像中的行人检测。由于其出色的性能,HOG算法逐渐被推广到其他计算机视觉任务中,如面部识别、手势识别等。 HOG算法原理 1. 图像预处理 首先,输...