// 1. loop over windows is unrolled in the HOGDescriptor::{compute|detect} methods; // inside we compute the current search window using getWindow() method. // Yes, it involves some overhead (function call + co
在OpenCV中,hog.compute(...)是一个函数,用于计算图像中的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)。HOG是一种用于目标检测和图像识别的特征描述子。 HOG特征描述子通过计算图像中每个像素点的梯度方向和梯度强度,然后将图像划分为小的区域(cell),统计每个区域内不同方向的梯度强度的分布情况,最后将这些...
(b)创建类的对象 HOGCache cache(this, img, padding, padding, nwindows == 0, cacheStride); 在创建过程中,首先初始化 HOGCache::init,包括:计算梯度 descriptor->computeGradient、得到块的个数105、每块参数个数36 (c)获得窗口个数nwindows,以第一层为例,其窗口数为(530+32*2-64)/8+1、(402+32*...
在使用HOG + SVM进行行人检测时, 采集HOG特征的主要思想是通过对一幅图像进行分析, 局部目标的表象和形状可以被剃度或者边缘密度方向分布很好的好的描述. 我们对图像的各个像素点采集土堆或者边缘的方向直方图, 根据直方图的信息就可以描述图片的特征. 好在OpenCv 中已经提供了计算HOG特征的方法, 根据采集到的HOG特征...
opencv 鸿蒙 opencv hog 最近在看论文《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》,是05年提出来的,opencv中对应的实现源码放在modules/objdetect/srchog.cpp里。在这里做个记录。 参考资料: 首先说一下最基本的流程,如下图(原图) 基本上就是利用滑动窗口在图像金字塔上固定步长搜索,每次提取窗口内的...
定向梯度直方图(HOG)是一种流行的图像描述符。 特征描述符是图像的表示,通过提取描述基本特征(例如形状,颜色,纹理或运动)的有用信息来简化图像。 通常,特征描述符将图像转换为长度为n的特征向量/数组。 HOG 是一种用于计算机视觉的流行特征描述符,最早用于人类在静态图像中的检测。 在knn_handwritten_digits_...
HOG 是一种特征描述符,因此它与尺度不变特征变换(SIFT),加速鲁棒特征(SURF)和定向 FAST 和旋转 BRIEF(ORB),我们在第 6 章“检索图像和使用图像描述符进行搜索”中介绍了此方法。 像其他特征描述符一样,HOG 能够传递对于特征匹配以及对象检测和识别至关重要的信息类型。 最常见的是,HOG 用于对象检测。 Navneet ...
其他参数的赋值//并没有实际计算HOGvoid HOGCache::init(const HOGDescriptor* _descriptor,const Mat _img, Size _paddingTL, Size _paddingBR,bool _useCache, Size _cacheStride){descriptor = _descriptor;cacheStride = _cacheStride;useCache = _useCache;descriptor-computeGradient(_img, grad, qangle, _...
(spatial_features, hist_features, hog_features)).reshape(1, -1)) test_prediction = self.svc.predict(test_features) # compute current seize of the window xbox_left = np.int(xleft*self.scale) ytop_draw = np.int(ytop*self.scale) win_draw = np.int(window*self.scale) bbox = ((xbox...
1.图像处理基础1.1 数字图像1.1.1 数字图像概念:数字图像:又称数码图像,一幅二维图像可以由一个数组或矩阵表示。数字图像可以理解为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标,而在任意坐标出的值f称为图…