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
OpenCV实现HOG 5. 用KNN与HOG实现一个手写数字输入识别 1. HOG简介方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)于2005年提出,是一种常用的特征提取方法,且HOG+SVM的方式在行人检测中有着优异的效果。经典的论文为《Histograms of oriented gradients for human detection》,这篇文章中,HOG就是 机器学习...
在OpenCV中,进行HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征匹配通常涉及以下步骤: 提取图像的HOG特征: 使用OpenCV的HOGDescriptor类可以方便地从图像中提取HOG特征。首先,你需要创建一个HOGDescriptor对象,并设置相关参数,如窗口大小、块大小、块步幅、胞元大小等。然后,使用compute方法从图像中提取HOG特征。 cpp #include ...
nbins =9derivAperture =1# 默认参数winSigma = -1.# 默认参数histogramNormType =0# 默认参数L2HysThreshold =0.2# 默认参数gammaCorrection =1# 默认参数nlevels =64# 默认参数signedGradient =Truehog = cv2.HOGDescriptor(winSize, blockSize, blockStride, cellSize, nbins, derivAperture, winSigma, histogra...
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...
HOG(Histogram of Oriented Gradients) HOG直译过来就是方向梯度直方图法,是一种特征值检测的方式。它主要是利用了图片中特征点的梯度信息作为特征值,可以用来做行人、一些物品的检测。 作为一名严谨的理工男,当然是要先扣题目字眼。 1. Histogram 是什么? 这个难不到我们,我们在OpenCV的专栏和数字图像处理专栏中都提...
test_hog = hog.compute(img, winStride, padding).reshape((-1,)) 1. 2. 3. 这里我就得到了HOG描述子,一个n*1的矩阵(numpy-nparray),这样HOG描述子就提取出来了,剩下就随心所欲了,这就是用python-opencv来实现提取HOG描述子 对于上述的路标问题我就是提取每个图片的HOG描述子,然后相互求内积,内积大的...
我们将使用OpenCV中的HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征提取函数和SVM分类器进行实现。首先,我们需要准备训练数据和测试数据。训练数据包括一些标记好的车辆图像,用于训练分类器。测试数据包括一些未标记的车辆图像,用于测试分类器的性能。接下来,我们需要使用OpenCV中的HOG函数提取特征。HOG是一种常用的特征描述子,...
方向梯度直方图HOG(Histogram of Oriented Gradient); 图像金字塔; 滑动窗口; 上面这三块内容其实后面两块我们之前都已经介绍过,由于内容也比较多,这里不会比较详细详细介绍,下面我们从HOG说起。 一HOG 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,是与SIFT、SURF、ORB属于同一类型的描述符。
compute()是实际上计算hog描述子的函数,在测试和训练阶段都能用到。 detect()是检测目标是用到的函数,在detectMultiScale()函数内部被调用。 八、关于HOG的初始化 Hog初始化可以采用直接赋初值;也直接从文件节点中读取(有相应的格式,好像采用的是xml文件格式);当然我们可以读取初始值,也可以在程序中设置hog算子的...