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  • HOG

    千次阅读 2018-06-07 19:16:14
    histogram of oriented gradients(梯度方向直方图),是一种局部的图像特征。 ...5.所有block的HOG特征连接起来构成最终的特征向量 图像归一化 为了减少光照因素的影响,Gamma压缩公式: I...

    histogram of oriented gradients(梯度方向直方图),是一种局部的图像特征。

    生成步骤:

    1.色彩/Gamma校正图像归一化
    2.计算图像梯度大小和方向
    3.对cell内的梯度方向依据梯度幅值进行权重投影
    4.HOG特征向量归一化
    5.所有block的HOG特征连接起来构成最终的特征向量

    • 图像归一化
      为了减少光照因素的影响,Gamma压缩公式: I(x,y) I ( x , y ) = I(x,y)g I ( x , y ) g
      比如可以取Gamma=1/2

    • 计算图像梯度大小和方向
      计算x,y方向的梯度 Gx G x , Gy G y ,梯度幅值是 G=G2x+G2y G = G x 2 + G y 2 ,梯度方向 θ=arctan(GyGx) θ = a r c t a n ( G y G x )

    • 对cell内的梯度方向依据梯度幅值进行权重投影
      这里写图片描述
      一张图片有多个block组成,而一个block有包含多个cell。Dalal通过实验证明,cell取8*8像素,block取2*2个cell,block每次滑动一个cell,取得最好结果。例如对于一个40*40的训练图片,cell=8*8像素,block=2*2个cell,块每次滑动一个单元格,如果把0~360degree分成9个bin,则特征维数=4*4*(2*2*9)=576维。
      这里写图片描述
      在每个Cell中独立做梯度方向统计,横轴是梯度方向,纵轴频次的权重是梯度大小,从而得到一个cell内的梯度方向直方图。

    • HOG特征向量归一化
      对block块内的HOG特征向量进行归一化,主要是为了使特征向量空间对光照、阴影和边缘变化具有鲁棒性。归一化是针对每一个block进行的,一般采用的归一化函数有以下四种:
      这里写图片描述
      所有block中的hog特征连接起来就是一张图的HOG。

    参考:
    [1] https://blog.csdn.net/u011285477/article/details/50974230

    展开全文
  • 基于传统图像处理的目标检测与识别,HOG算法Matlab实现,带有详细注释,方便阅读理解。适合新手学习,方便掌握。
  • 二是基于前面的研究实现基于HOG特征与SVM分类器的车辆检测系统,验证研究算法的可行性。 经过车辆检测系统的仿真验证,本文研究的方法可以有效的提取图像中的车辆,效果良好,速度在可接受的范围内。
  • 利用matlab画出HOG特征的三维图,很形象的说明HOG特征,这是教学、实验、论文必备的呈现HOG特征的程序
  • 用C++和opencv,实现基于HOG和SVM的行人检测,注释完整
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    2018-08-03 10:06:29
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    2018-04-30 19:46:36
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    2018-06-10 21:29:59
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