gradient_direction_formula 可以用OpenCV的cartToPolar函数来计算: // C++ Calculate gradient magnitude and direction (in degrees) Mat mag, angle; cartToPolar(gx, gy, mag, angle, 1);# Python Calculate gradient magnitude and direction ( in degrees ) mag, angle = cv2.cartToPolar(gx, gy, angleInDeg...
1.介绍 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。 2.生成过程 1)图像归一化 归...
HOG特征 HOG特征( Histogram of Oriented Gradients 方向梯度直方图)是一种在图像上找到特征描述子,主要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。来源于cvpr2015 年论文。 算法流程 1、进行图像预处理 2、计算梯度 1. 图像预处理 1.1 图像灰度化,gamma矫正 我们先读入彩色图像,然后转换成灰度图像,采用g...
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。
https://www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients/ 2. 图像梯度计算 https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7562092 特征描述子(Feature Descriptor) 特征描述子就是图像的表示,抽取了有用的信息丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽*高*3,3个channel)的图像转换成一个...
HOG(方向梯度直方图)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。它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。 二、HOG特征的提取步骤 1)因为颜色信息作用不大,所以对目标图像进行灰度化; 2)采用Gamma校正法对灰度图进行标准化(归一化);目的是调节图像的对比度,降低图像局部的阴影...
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。它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。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...
4 Gradient Computation 式中Gx(x,y),Gy(x,y) G_x(x,y),G_y(x,y)分别表示输入图像在像素点(x,y)处的水平方向梯度和垂直方向梯度。则 G(x,y),α(x,y) G(x,y),\alpha(x,y)分别为像素点(x,y)的梯度幅值和梯度方向。Dalal等人利用许多一阶微分模板进行求梯度近似值,但在实验中表明模板[-1,...