HOG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,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。首先,把样本图像分割为若干个像素的单元,把梯度方向平均划分为多个区间,在每个单元里面对所有像素的梯度方向在各个方向区间进行直方图统计,得到一个多维的特征向量。每相邻的单元构成一个区间,把一个...
一、HOG特征描述符 HOG(Histogram of Oriented Gradients)HOG特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取技术(深度学习之前),是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法,对像局部的变形与光照影响有很好的稳定性,最初是用HOG特征来识别人像,通过HOG特征提取+SVM训练,可以得到很好的效果,OpenCV已经有相应的接口。
fd, hog_image = feature.hog(runner_copy, orientations=9, pixels_per_cell=(10,10), cells_per_block=(2,2), visualize=True, multichannel=True)# 重新缩放直方图以获得更好的显示效果hog_image_rescaled = exposure.rescale_intensity(hog_image, in_range=(0,10)) combined = np.hstack((hog_image...
具体来说,HOG是一种特征描述方法,它将图像划分成小的局部区域,并计算每个区域内的梯度方向直方图。通过统计梯度的分布情况,HOG能够有效地描述图像的纹理和边缘信息。这些特征能够对目标物体进行有效的区分。 SVM是一种机器学习算法,它能够通过训练集学习到一个分类模型,然后利用该模型对新样本进行分类。在HOG+SVM中,SV...
我们可以通过组合识别优化检测算法来实现。首先可以通过腿部识别,再在腿部的对应上区域对肩膀至头部位识别,从而降低误识率。 腿部由于走动原因姿态会有变化,所以很难用比较直观的特征去识别,可以用HOG+SVM识别腿部,如图2所示。 图2:腿部识别 肩膀至头部的边缘轮廓类似形状Ω,如图3所示。
1. HOG概述 1.1. 主要思想 此方法的基本观点是:局部目标的外表和形状可以被局部梯度或边缘方向的分布很好的描述,即使我们不知道对应的梯度和边缘的位置。(本质:梯度的统计信息,梯度主要存在于边缘的地方) 1.2. 算法实现 首先,将图像分成很多小的连通区域,我们把它叫做cell,然后采集cell中各像素点的梯度大小和方向,...
想做物体检测,可以试试HOG!例如我们在下面的图片中检测这位美女。 HOG全名 Histogram of Oriented Gradients,也就是方向梯度的直方图,它主要利用梯度的直方图构建特征向量。最经典的是用作行人检测,也可以用作其他物体检测。 这里首先了解一下什么事梯度,然后在介绍算法的细节就比较顺畅。 方向梯度(oriented Gradients)...
HOG特征描述子维度相对较低,便于快速计算和存储。 在目标检测领域,HOG特征通常与机器学习算法(例如支持向量机)结合使用,通过训练模型来识别图像中的目标。HOG特征在人体检测方面表现良好,尤其在行人检测上应用广泛,并为其他目标检测任务提供了一种有效的特征表示方法。
本文旨在介绍一种基于方向梯度直方图(HOG)和支持向量机(SVM,Support Vector Machines)的车辆检测和跟踪算法。该算法在OpenCV和Sklearn环境下开发,经不断优化后在实际路况下得到了成功的应用。 为实现该算法,需要完成以下几步: 在标注的训练集中提取HOG特征