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
转载
2023-07-12 14:09:04
250阅读
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
转载
2023-11-14 09:02:46
108阅读
介绍FPN是一种利用常规CNN模型来高效提取图片中各维度特征的方法。在计算机视觉学科中，多维度的目标检测一直以来都是通过将缩小或扩大后的不同维度图片作为输入来生成出反映不同维度信息的特征组合。这种办法确实也能有效地表达出图片之上的各种维度特征，但却对硬件计算能力及内存大小有较高要求，因此只能在有限的领域内部使用。FPN通过利用常规CNN模型内部从底至上各个层对同一scale图片不同维度的特征表达
转载
2023-11-24 22:31:12
339阅读
HOGHOG 特征, histogram of oriented gradient, 梯度方向直方图特征, 作为提取基于梯度的特征, HOG 采用了统计的方式(直方图)进行提取. 其基本思路是将图像局部的梯度统计特征拼接起来作为总特征. 局部特征在这里指的是将图像划分为多个Block, 每个Block内的特征进行联合以形成最终的特征.1.将图像分块: 以Block 为单位, 每个Block以一定的
转载
2023-10-16 18:29:00
227阅读
调用Python中的skimage库提取图像HOG特征的示例代码如下，代码摘自 图像特征工程 HOG特征描述子介绍：from skimage.io import imread, imshow
from skimage.transform import resize
from skimage.feature import hog
from skimage import exposure
i
转载
2023-07-04 21:09:39
271阅读
在计算机视觉中人们设计了很多算法来提取空间特征，并利用图像梯度信息来识别物体。其中一种技术叫做 HOG，也即方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient）。方向梯度直方图听着太高深了，我们先来讲一下这些术语。直方图就是数据分布的一种图形表现，看起来有点像柱形图，其柱形有不同的高度，每个柱形代表一组处于一定值范围的数据。这些柱形也称为组（bins），柱形越高意味着某组
一、SIFT提出的目的和意义二、SIFT的特征简介三、SIFT算法实现步骤简述四、图像集五、匹配地理标记图像六、SIFT算法代码实现代码结果截图小结七、SIFT实验总结八、实验遇到的问题 一、SIFT提出的目的和意义1999年David G.Lowe教授总结了基于特征不变技术的检测方法，在图像尺度空间基础上，提出了对图像缩放、旋转保持不变性的图像局部特征描述算子－SIFT（尺度不变特征变
转载
2023-07-20 21:02:18
156阅读
# HOG特征提取：理解与应用
## 引言
在计算机视觉领域，特征提取是图像处理中的核心任务之一。直方图梯度(HOG)特征是一种常用的描述形状和边缘特征的方法，广泛应用于目标检测和图像识别等任务。本文将介绍HOG特征提取的基本概念，并通过Python代码示例指导您如何实现这一过程。
## HOG特征提取原理
HOG特征提取的基本思想是通过计算图像中每个像素点的梯度方向和幅值，从而捕捉到对象
原创
2024-09-25 08:48:47
538阅读
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:/
转载
2024-05-27 20:50:14
57阅读
简书首页简介HOG 特征, histogram of oriented gradient, 梯度方向直方图特征, 作为提取基于梯度的特征, HOG 采用了统计的方式(直方图)进行提取. 其基本思路是将图像局部的梯度统计特征拼接起来作为总特征. 局部特征在这里指的是将图像划分为多个Block, 每个Block内的特征进行联合以形成最终的特征. 具体来说:将图像分块: 以Block 为单位, 每个Bl
转载
2024-02-03 11:33:40
105阅读
目录前言一、本文采用的数据库二、数据读取部分1.训练部分 2.预测部分3.训练部分数据读取三、hog特征提取部分1.训练部分的hog特征提取2.预测部分单张图像的hog特征提取四、各类算法（SVM,KNN,随机森林等）1.训练部分（训练集和测试集的划分）2.各类算法：（1）SVM支持向量机(2) KNN（3）随机森林（4）朴素贝叶斯
转载
2023-12-12 23:00:27
76阅读
前言首先我将简单阐述一下HOG和SVM的原理，当然重点主要是HOG对于SVM已经有很多的资料讲述的很清楚我觉得此处没有必要再详细讲解。HOG特征提取原理SVM简单原理概述基于Python的HOG+SVM的行人识别一、HOG特征提取原理 首先先讲一下HOG是什么和HOG特征提取的步骤吧。 首先HOG就是梯度方向直方图 (Histogram of Oriented Gradient, HOG) ，HO
转载
2023-12-01 09:11:34
133阅读
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
转载
2024-01-03 11:00:59
158阅读
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
转载
2023-07-05 10:38:31
174阅读
如愿一、流程二、代码三、随笔四、参考资料 一、流程这是得到模型的大致流程，思路还是蛮清晰的，一步一步做就行了下面是使用训练出的模型来检测时的流程，思路也不难，慢慢做就行数据集下载地址https://github.com/truongnmt/smile-detection二、代码先说下我自己的版本，注意昂python 3.8 + opencv 3.4.11细说一说训练的流程，和上面的流程也差不多，
转载
2023-12-03 18:06:21
63阅读
三大特征提取器 - RNN、CNN和Transformer简介近年来，深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果。这一节，我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构。本文部分参考张俊林老师的文章《放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较》(写的非常好，学NLP必看博文)，这里一方面对博文进行一定程度上的总结，并加上一些个人
转载
2024-07-31 17:40:43
9阅读
目录HOG步骤详解HOG用Numpy代码实现的下载地址HOG特征实现的主要步骤（代码实现部分，缺少处理block）：代码功能：代码详解（代码根据我自己的理解修改一部分，主体一样）：1.导入必要库，注意在jupter画图要加%matplotlib inline 2.显示图片->图片灰度化 3.调整图片大小，调整为cell尺寸大小的整数倍，避免后面cell分割的时候剩余&nb
转载
2024-07-31 17:23:16
82阅读
1.HOG特征原理 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生成一个方向梯度直方图或者cell中pixel的边缘方向，这些直方图的组合可表示出（所检测目标的目标）描述子。为改善准确率，局部直方图可以通过计算图像中一个较大区域(称为block)的光强作为measure被对比标准化，然后用这
转载
2024-07-31 12:19:06
121阅读
参考文献：1、h
原创
2022-11-10 10:13:09
1391阅读
1 什么是hog特征 hog特征是histogram of gradient的缩写。我们观察图像时，信息更多来自目标边沿的突变。我们计算一块区域内的所有像素处的梯度信息，即突变的方向和大小，然后对360度进行划分，得到多个bin，统计该区域内的所有像素所在的bin，就得到了一个histogram。这
转载
2017-03-17 09:39:00
102阅读
2评论
