方向梯度直方图(hog) 图像预处理 计算梯度图 计算梯度直方图 Block 归一化 计算HOG特征向量 代码实现 一、特征描述符 特征描述符就是通过提取图像的有用信息,并且丢弃无关信息来简化图像的表示。 HOG特征描述符可以将3通道的彩色图像转换成一定长度的特征向量。 那么我们就需要定义什么是“有用的”,什么是“无关的...
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... ...
2. 数字图像梯度定义 在具体说明HOG算法之前,需要解释一下图像梯度的概念,在数字图像中,图像梯度信息包含梯度幅值(梯度大小)和梯度相位(梯度方向)大小,梯度幅值G(x,y)计算如公式(1)、(2)、(3)所示,其中Gx(x,y),Gy(x,y)分别为x,y方向上的分量。梯度相位θ(x,y)计算如公式(4)所示: HOG流程图如下图所...
因为方向梯度直方图HOG是一个描述图像局部纹理信息的局部特征描述符,因此,如果直接对一大幅图像及逆行特征提取的话,将会得不到好的效果。因此,我们需要先将图像划分为较小的方格单元,比如我们在程序中先将图像划分为20*20大小的放格单元Cell,然后2*2个Cell组成一个Block,最后,所有的Block组成图像。 HOG图像的划分一...
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...
概述HOG(Histogram of Oriented Gradients)方向梯度直方图是图像识别的一个常用特征。其基本思路是计算图片的图像梯度,从而检测出边缘,再将图像梯度进行归纳和缩减,减少特征向量的维度。有了这个特征向量,后面就可以用学习算法进行训练和识别。 1.划分8*8小块并计算图像梯度 HOG的计算过程第一步,先将图像划分为88的小...
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: 1. 从图像中获取特征量(特征提取); 2. 基于特征量识别和检测(
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...
本文将深入解析HOG算法在人体检测中的应用及其技术原理。 HOG算法简介 HOG算法是一种用于目标检测的特征描述器,它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构建特征。这一算法最初由Navneet Dalal和Bill Triggs在2005年提出,并成功应用于静态图像中的行人检测。由于其出色的性能,HOG算法逐渐被推广到其他计算机视觉...