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
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
原创
2022-01-13 09:55:48
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# R语言共轭梯度方向实现流程
## 1. 简介
共轭梯度（Conjugate Gradient，CG）是一种用于求解大型线性方程组的迭代方法，通常用于解决优化问题。在R语言中，我们可以使用"conjugate_gradient"函数来实现共轭梯度方向。
## 2. 安装所需的包
在开始之前，我们需要安装并加载以下两个R包：
- **matrixcalc**：用于计算矩阵的运算。
- **pr
原创
2023-09-11 06:37:29
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什么是梯度上升？梯度上升是一种用于最大化给定奖励函数的算法。描述梯度上升的常用方法使用以下场景：假设您被蒙住眼睛并被放置在山上的某个地方。然后，你的任务是找到山的最高点。在这种情况下，您尝试最大化的“奖励函数”是您的提升。找到此最大值的一种简单方法是观察您所站立区域的坡度，然后向上移动。一步一步地遵循这些指示最终将您带到顶部！在上山时，重要的是我们知道该地区的坡度或坡度，这样我们才能知道要朝哪个方
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2023-06-12 16:37:05
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我也忘记这是什么代码了，几年前的，今天翻到发布出来import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
img = cv.imread(r'C:\Users\51102\Desktop\tradition\1.jpg',0)
img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_B
原创
2023-06-15 11:10:46
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图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大，相反，对于图像中较平缓的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息，（在此图像梯度并不是纯数学意义上的梯度（需要求倒数），图像梯度一般通过计算像素值的差值来得到梯度的近似值（近似导数值））一：sobel理论基础sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑和微分
Navneet Dalal在CVPR2005上的HOG原论文翻译 : HOG：用于人体检测的梯度方向直方图 Histograms of Oriented Gradients for Human Detection HOG+SVM行人检测的两种方法 Opencv HOG行人检测 源码分析(一) ope
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2017-05-07 13:05:00
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本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。
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2022-01-13 10:42:40
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HOG（Histogram of Oriented Gradient）方向梯度直方图，主要用来提取图像特征，最常用的是结合svm进行行人检测。
算法流程图如下（这篇论文上的）：
下面我再结合自己的程序，表述一遍吧：
1.对原图像gamma校正，img=sqrt(img);
2.求图像竖直边缘，水平边缘，边缘强度，边缘斜率。
3.将图像每16*16（取其他也可以）个像素分到一个cell中。对于25
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2020-09-10 14:08:00
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Welcome To My Blog 梯度下降中,梯度反方向是函数值下降最快的方向,说明梯度
原创
2023-01-18 10:24:03
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1.sobel算子 概述：x方向和y方向的算子如下图所示。将x方向的算子放入图像进行开窗计算，容易想象，在图像的边界区域，计算出的值绝对值较大，这样可以计算出垂直的边界；同样用Gy进行开窗计算，可以计算出水平边界。通过融合，我们可以获得图像的边界信息。函数：cv::Sobel(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, int ddepth, int
方向导数与梯度1 方向导数定义 1：设函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)在点P(x,y)P(x,y)P(x,y)的某一领域U(P)U(P)U(P)内有定义，lll为自点PPP出发的射线，P′(x+Δx,y+Δy)P^{\prime}(x+\Delta x, y+\Delta y)P′(x+Δx,y+Δy)为射线lll上且包含于U(P)U(P)U(P)内的任一点，用ρ=(Δx)2+(Δy)2\rho=\sqrt{(\Delta x)^{2}+(\Delta y)^{2}}ρ=(
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2021-06-22 11:13:14
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welcome to my blog有些结论用起来习以为常,却不知道背后的原理,比如为什么梯度方向与等高线垂直,弄明白后心里才舒畅要解决这个问题首先得有等
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2023-01-18 17:22:57
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def createTrainingInstances(self, images): start = time.time() hog = cv2.HOGDescriptor() insta
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2022-07-21 09:30:25
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1. 一节泰勒展开
负梯度方向即为（以矢量形式为例）：dk=−g(xk)dk=−g(xk)
f(xk+λdk)≈f(xk)+λgT(xk)dkf(xk+λdk)≈f(xk)+λgT(xk)dk
由矢量相乘的 a⋅b=aTb=∥a∥∥b∥cosθa⋅b=aTb=‖a‖‖b‖cosθ，可知 gT(xk)dk≥−gT(xk)dkgT(xk)dk≥−gT(xk)dk（dkdk与g(xk)g(
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2018-07-26 12:38:00
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[机器学习]——梯度下降梯度下降是一种非常通用的优化算法，能够为大范围问题找到最优解。梯度下降的中心思想就是迭代地调整参数从而使成本函数最小化。基本思想：确定步长：梯度下降的一个重要参数就是每一步的步长，这取决于超参数的学习率。学习率太低，算法需要经过大量迭代才能收敛；学习率太高，可能无法收敛到最优。局部最优与全局最优特征值缩放：应用梯度下降时，需要保证所有特征值的大小比例都差不多，否则收敛时间会
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
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2022-10-10 16:06:50
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直方图反向投影目标 本节我们将要学习直方图反向投影 原理 直方图反向投影是由 Michael J. Swain 和 Dana H. Ballard 在他们的文章“Indexing via color histograms”中提出。 那它到底是什么呢？它可以用来做图像分割，或者在图像中找寻我们感兴趣的部分。简单来说，它会输出与输入图像（待搜索）同样大小的图像，其中的每一个像素值代表了
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 &nb
特征描述子（feature descriptor） —— HOG（方向梯度直方图）
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2017-04-29 11:57:00
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