OpenCV梯度直方图HOG的实例(附完整代码)

           一、网上一些参考资料 　　     在博客目标检测学习_1(用opencv自带hog实现行人检测) 中已经使用了opencv自带的函数detectMultiScale()实现了对行人的检测，当然了，该算法采用的是hog算法，那么hog算法是怎样实现的呢？这一节就来简单分析一下opencv中自带 hog源码。      　　网上也有不少网友对opencv中的hog源码进行了...

什么是特征描述符 特征描述符是图像或图像块的表示，其通过提取有用信息和丢弃无关信息来简化图像。 通常，特征描述符将一个width*height* 3（通道）的图像转换为长度为n的特征向量或数组。在HOG特征描述符的情况下，输入图像的大小为64×128×3，输出特征向量的长度为3780。 在HOG特征描述符中，梯度方向（定向梯度）的分布（直方图）被用作特征。图像的梯度（x和y导数）...

阅读原文 方向梯度直方图概述什么是图像特征描述符如何计算方向梯度直方图第一步，预处理第二步，计算图像梯度第三步，计算8x8单元格的梯度直方图第四步，将16x16的图像块正则化第五步，计算HOG特征向量 概述 在这篇博文中，我们将会学习方向梯度直方图（HOG）特征描述符的一些细节。我们将会了解这个特征是什么，并且使用Opencv来对其进行计算。 这里有个很有趣的比喻，如果你是一名初学者，你的目标是星辰大海，那可以看看。 Q：你打算怎么吃掉大象。 A：一口一口的吃掉。 什么是图像特征描述符 简单来说，就是某

  图像直方图中的特征值由xix_ixi​的像素构成的特征直方图为：H(I)=[h(x1),h(x2),…,h(xn)]H(I)=[h(x_1),h(x_2),\dots,h(x_n)]H(I)=[h(x1​),h(x2​),…,h(xn​)]   其中h(xi)h(x_i)h(xi​)表示像素个数的归一化处理值，特征直方图反映出来的是某一特征的概率分布， ...

HOG特征能够有效地捕捉图像中的边缘和纹理信息，通过计算图像中不同方向的梯度直方图来表示图像特征。本文将介绍如何使用OpenCV库中的函数来计算图像的梯度直方图HOG，并提供相应的源代码示例。通过对图像进行HOG特征提取，我们可以获得一种有效的图像描述方法，用于目标检测、行人识别等任务。希望本文能帮助你理解如何使用OpenCV库计算图像的梯度直方图HOG，并提供了相应的源代码示例。最后，我们可以将计算得到的HOG特征可视化出来，以便观察图像中的边缘和纹理信息。函数创建一个HOG描述符对象，并设置它的参数。

本节中，我们将介绍机器学习方法支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)，它可以根据训练数据得到准确的二分类分类器，它已被广泛用于解决许多计算机视觉问题。该分类器可以通过使用数学公式表达，该公式可以用于在高维空间中查看数据集的几何结构。此外，我们还将介绍一种新的图像表示，该表示通常与 SVM 结合使用以获取鲁棒性对象检测器。

在阅读的过程中主要参考tornadomeet的博文，在这里表示感谢。同时在阅读的过程中也发现了其中的一些不足，在我的注释中会一一指出。由于本人能力有限，对源代码的理解还存在不足，比如usecache部分，还有weight的计算过程都没有进行深究。由于代码本身过长，所以会另外写一篇文章对代码进行分析。下面进入正题，首先是对HOGDescriptor结构体的声明部分进行简单的注释。 struct C

1、介绍 2、代码 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # get HOG step1 def HOG_step1(img): # Grayscale def BGR2GRAY(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) return gray # Magnitude and gradient

下面的代码通过计算图像中给定区域的方向梯度直方图来估计图像的旋转角度 主要内容包括： 一、计算局部图像块方向梯度直方图的函数 二、把给定图像按照给定的角度旋转 三、如何利用旋转后的图像的方向梯度直方图和原图像的方向梯度直方图来估计旋转角度 四、绘制方向梯度直方图 计算效果如下次： 主要代码如下： // LocalHistogramOfOrientedGradients.cpp : 定义控制台

1、介绍 2、代码 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # get HOG step2 def HOG_step2(img): # Grayscale def BGR2GRAY(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) return gray # Magnitude and gradient

结合这周看的论文,我对这周研究的Histogram of oriented gradients(HOG)谈谈自己的理解： 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

1、介绍 2、代码 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def HOG_step(img): # Grayscale def BGR2GRAY(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) return gray # Magnitude and gradient def get_gradXY(g

ython+OpenCV_06_图像直方图（histogram）HOG

趁热打铁对opencv的源代码进行分析，这里仅在代码实现的角度进行分析，至于HOG的实现原理神马的就不在赘述了。 一般调用过程：初始化一个HOGDescriptor（各种参数及svmDetector系数），读入单幅图像，调用detector方法，得到行人可能存在矩阵集合hits。 在调用detect函数的内部：初始化实例化一个HOGCache（完成单幅图像的梯度幅度图及梯度方向图的计算，对bl

14手势梯度方向直方图 根据输入的手势图像，在每一个区域求取其梯度方向，计算出梯度方向直方图，并可视化。具体代码如下： #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <math.h> using ...

%Image descriptor based on Histogram of Orientated Gradients for gray-level images. This code %was developed for the work: O. Ludwig, D. Delgado, V. Goncalves, and U. Nunes, 'Trainable %Classifier-Fusion Schemes: An Application To Pedestrian Detection,' ..