在HOG特征描述符中,梯度方向的分布,也就是梯度方向的直方图被视作特征。图像的梯度(x和y导数)非常有用,因为边缘和拐角(强度突变的区域)周围的梯度幅度很大,并且边缘和拐角比平坦区域包含更多关于物体形状的信息。 方向梯度直方图(HOG)特征描述符常和线性支持向量机(SVM)配合使用,用于训练高精度的目标分类器。
在计算HOG方向梯度直方图特征时,如果按照上面说的直接对每一个小块进行梯度、梯度幅值、角度的计算,然后在进行统计,这样做的话,HOG的计算复杂度将会十分大,因此,我们可以将积分图的概念引入HOG的计算,以便加速HOG的计算性能。 积分图就是:对于一幅灰度图像而言,如果每一像素点的灰度值等于该像素点左上矩形区域所有像...
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 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...
HOG,全称是方向梯度直方图(Histogram Of Gradient),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,得到可以代表这块区域的直方图,使用直方图进行检索或分类。
1、图像梯度方向直方图学习 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。 HOG描述子...
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(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); ...