API：HOGDescriptor(Size _winSize, ---：窗口大小，即检测的范围大小，前面的64*128Size _blockSize,--- 前面的2*2的cell，即cell的数量，这里要填像素值Size(16,16)Size _blockStride,---每次block移动的步长，以像素计，为一个cell像素块大小Size _cellSize, ---cell的大小，前
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2018-10-02 20:27:00
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HOGDescriptor hogDescriptor = HOGDescriptor(); hogDescriptor.setSVMDetector(hogDescriptor.getDefaultPeopleDetector()); vector<Rect> vec_rect; hogDescr
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2018-10-05 09:50:00
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Hog特征什么是Hog特征？Hog特征属于特征的一种，因此也是一种计算结果。我们在【OpenCV14：Haar特征】中可以知道，Haar特征是由模板计算出来的结果，Hog特征与其不同的是，其在经过模板计算时更复杂，还需要进一步的运算。首先陈述一下如何计算Hog特征：1、模块划分 图1 如上图所示，白色底板作为一张
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2024-04-29 15:25:20
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1、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
原创
2014-04-22 08:32:00
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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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本次模式识别课程要求实现路标检测，训练集只给了5个样本，测试集有50个样本，听说HOG特征+特征匹配就能达到很好的效果，因此采用了这种方法。在python-opencv里，有定义了一个类cv2.HOGDescriptor，使用这个类就可以直接提取图片的HOG特征。图片没有要求，3通道和单通道的我试一下结果一样。 网上关于这个类的介绍很少，翻了好多内容才找到了一部分。首先来看一下如何直接使用构造函数
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2024-01-03 11:00:59
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# 使用 Java OpenCV 绘制特征点
计算机视觉是人工智能的重要分支之一，涉及到图像处理和分析。而在许多计算机视觉应用中，特征点是非常关键的组成部分。特征点通常用于图像匹配、物体识别、三维重建等任务。本文将通过在 Java 中使用 OpenCV 库来绘制特征点，帮助大家了解特征点的基本概念及其绘制过程。
## 1. 什么是特征点？
特征点是图像中非常显著的点，它们能显著地区分图像的不
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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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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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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hog是一个基于梯度的直方图提取算法，用于人体检测十分有效。在opencv2.2+版本里面已经实现。封装在HOGDescriptor类里。hog其实就是对一副图片的指定大小区域进行梯度统计。可以直接调用。opencv把它过于复杂化了，用的时候分什么window，block，cell啥的。。。一大堆东西。这里有三篇很好的文章介绍一下。这篇文章就是对window，block，cell的解释http:/
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2024-05-27 20:50:14
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目前基于机器学习方法的行人检测的主流特征描述子之一是HOG（Histogram of Oriented Gradient, 方向梯度直方图）。HOG特征是用于目标检测的特征描述子,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，用这些特征描述原始图像。HOG的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述。通过将整幅图像分割成小的连接区域（称为cells），每个cell
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2016-11-05 19:24:00
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inux编译安装opencv首先, linux下安装opencv其实不麻烦的, 参考文档即可完成: http://docs.opencv.org/trunk/doc/tutorials/introduction/linux_install/linux_install.html大致有以下几个步骤:1) 安装gcc以及cmake等等乱七八糟的软件(不过ubuntu下默认差不多都有了吧…)
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2023-10-19 21:32:04
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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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SURF(Speeded Up Robust Features)特征关键特性：特征检测尺度空间选择不变性特征向量构建Hessian矩阵，生成
原创
2022-08-24 21:27:59
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最近在看论文《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》，是05年提出来的，opencv中对应的实现源码放在modules/objdetect/srchog.cpp里。在这里做个记录。参考资料：首先说一下最基本的流程，如下图（原图）基本上就是利用滑动窗口在图像金字塔上固定步长搜索，每次提取窗口内的hog特征，送入svm进行分类是否有目
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2024-03-01 22:50:08
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计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这
介绍方向梯度直方图（Histogram of OrientedGradient,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。主要思想是在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearanceand shape）能够被梯度或边缘的
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2023-11-14 09:02:46
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实现HOG特征提取的大概过程： 1）灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）； 2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰； 3）计算图像每个像素的梯度（包括大小和方向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。 4）将图像划分成小cells（例如6*6像素
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2023-07-12 14:09:04
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