采用Python、numpy库实现图像HOG特征的提取，主要用于分析HOG特征的具体算法流程。 参考资料： HOG的经典论文：Dalal N, Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection[C]//Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEE
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2023-07-05 10:38:31
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通过计算和统计图像局部区域的梯度直方图来构成特征，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，得到直方图，这个直方图呢，就可以代表这块区域了，也就是作为特征，可以输入到分类器里面了。 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机
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2017-07-30 17:05:00
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1. HOG特征简介特征描述符是图像或图像补丁的表示形式，它通过提取有用信息并丢弃无关信息来简化图像。通常，特征描述符将大小W x H x 3（通道）的图像转换为长度为n的特征向量/数组。对于 HOG 特征描述符，输入图像的大小为 64 x 128 x 3，输出特征向量的长度为 3780。在HOG特征描述符中，梯度方向的分布（直方图）被用作特征。图像的渐变（x和y导数）很有用，因为边缘和角落（强度
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2024-04-12 03:46:13
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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，将可以对某些目标进行检测了。基于此，我将借鉴其它博客大佬的解释，对其进行了代码实现，如下： 大概过程：HOG特征提取
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2023-07-04 19:34:59
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1, hog特征总结
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2021-08-18 11:49:48
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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。它通过计算和统计图像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D
原创
2022-10-10 15:28:09
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hog原理http://blog.sina.com.cn/s/blog_60e6e3d50101bkpn.htmlhttps://blog.csdn.net/wobuaishangdiao/article/details/7750723https://blog.csdn.net/tiandijun/article/details/47256957https://blog.csdn.net/qq_2
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2019-05-06 16:36:40
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在默认参数下传统的HOG高达3780维，存在过多的冗余信息。因此，本文尝试通过直接提取四个方向（0度，45度
原创
2022-05-26 12:13:59
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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 conte
原创
2013-10-22 13:21:00
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前言HOG特征的全称是Histograms of Oriented Gradients，基于HOG特征的人脸识别算法主要包括HOG特征提取和目标检测，该算法的流程图如下图所示。本文主要讲HOG特征提取。 HOG特征的组成Cell：将一幅图片划分为若干个cell（如上图绿色框所示），每个cell为8*8像素 Block：选取4个cell组成一个block（如上图红色框所示），每个bloc
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2023-07-20 21:02:45
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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...
原创
2021-07-16 15:02:33
538阅读
用HOG进行行人检测时，需要用训练好的支持向量机来对图片进行分类，在opencv中，支持向量机已经训练好，但自己来训练支持向量机才能更好的体会这一过程。 参考：://blog..net/masikkk/article/category/2267523 （感谢这些无私奉献的博...
原创
2022-01-17 18:18:14
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Histogram of Oriented Gridients，缩写为 HOG，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，得到直方图，这个直方图呢，就可以代表这块区域了，也就是作为特征，可以输入到分类器里面了。那么，接下来介绍一下HOG的具体原理和计算方法，以及一些引申。1. 分割图像因为
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2022-08-26 12:03:01
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# 如何实现 "hog Python 函数"
在这篇文章中，我将指导你如何实现一个简单的 "hog" Python 函数。我们将从定义程序需求开始，接着逐步实现每个步骤，并解释代码的含义。
## 整体流程
下面是实现 "hog" 函数的步骤概述：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
原创
2024-09-19 06:46:50
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目录0 原理 1 OpenCV 中的直方图均衡化 2 CLAHE 有限对比适应性直方图均衡化0 原理想象一下如果一副图像中的大多是像素点的像素值都集中在一个像素值范围之内会怎样呢？例如，如果一幅图片整体很亮，那所有的像素值应该都会很 高。但是一副高质量的图像的像素值分布应该很
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2024-09-30 15:28:53
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1 .前言mAP（Mean Average Precision）是用于评估对象检测和信息检索系统性能的重要指标。它综合考虑了检测结果的精确度（Precision）和召回率（Recall），提供了一个整体的性能评价。你是否见过下面的表格？这是COCO版本的mAP（即平均精度，他们简称之为AP）。但这个指标到底代表什么呢？这些符号又都代表什么含义呢？在本文中，我们将详细讲解所有必要的理论知
关于HOG的认识基本是参考Dalal的Histograms of Oriented Gradients for Human Detection这篇论文得来的，并且参照了网上的静止图像上的HOG行人检测代码改成了基础的视频上的行人检测。HOG特征提取的基本思想：局部目标的外表和形状可以被局部梯度或边缘方向的分布很好的描述，即使我们不知道对应的梯度和边缘的位置。数据集：INRIA我自己也下载了INRI
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2024-01-25 19:31:09
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网上去找关于HOG的资料，发现理解性的较少，并且较为冗长，为方便大家理解便自己写了篇，希望能对奋斗在特征提取第一线的同志们有所帮助：HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检測的特征描写叙述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方...
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2015-02-14 17:17:00
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网上去找关于HOG的资料，发现理解性的较少，并且较为冗长，为方便大家理解便自己写
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2014-10-08 11:03:00
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#什么是Hog特征？ 特征 :像素 运算#再模板计算的基础上另加几步，haar特征是模板计算#Hog特征计算步骤：#1、模块划分 计算梯度 方向 模板 bin投影 每个模块的hog特征#模块划分# image 》 win 》 block 》 cell （size）#win step block step cell step#win特征计算最...
原创
2021-06-18 16:06:43
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