1.HOG特征提取所针对的图像的尺寸是固定的。输入的图像应首先resize到这个尺寸。 2.尺寸的划分3个等级:window,block,cell window即输入的需要提取特征的图片大小。然后将window划分为众多block,这些block之间有相互重叠的部分。 每一个 ...
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, ...
2012-02-05 20:38 1 5534 推荐指数:
1.HOG特征提取所针对的图像的尺寸是固定的。输入的图像应首先resize到这个尺寸。 2.尺寸的划分3个等级:window,block,cell window即输入的需要提取特征的图片大小。然后将window划分为众多block,这些block之间有相互重叠的部分。 每一个 ...
查看了一些博客对HOG算子进行代码实现,该算法常和SVM算法相结合,我个人觉得原因在于,该算法可以提取特征。 该特征是利用图像本身的梯度及角度得到的信息,作为输入的矢量,因此有了svm的输入数据,而后根据每张图对应一个 y标签,则有了训练的真实y值。这样根据svm的分类去训练,将可以对某些目标 ...
Histograms of Oriented Gradients (HOG) 正如在 ORB 算法中看到的,我们可以使用图像中的关键点进行匹配,以检测图像中的对象。当想要检测具有许多一致的内部特性且不受背景影响的对象时,这些类型的算法非常有用。例如,这些算法在人脸检测中可以取得良好的效果,因为人 ...
在计算机视觉中人们设计了很多算法来提取空间特征,并利用图像梯度信息来识别物体。 其中一种技术叫做 HOG,也即方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient)。方向梯度直方图听着太高深了,我们先来讲一下这些术语。 直方图就是数据分布的一种图形表现,看起 ...
在计算机视觉研究当中,HOG算法和LBP算法算是基础算法,但是却十分重要。后期很多图像特征提取的算法都是基于HOG和LBP,所以了解和掌握HOG,是学习计算机视觉的前提和基础。 HOG算法的原理很多资料都可以查到,简单来说,就是将图像分成一个cell,通过对每个cell的像素进行梯度处理 ...
原文请移步知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/40960756 python实现: 实现基于python的scikit-image库提供了HOG特征提取的接口: 参数说明:image: input image, 输入图像 ...
“目标检测“是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点。从Viola-Jones Detector、DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN、YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学,整个目标 ...
HOG特征 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 ...