Opencv学习之路——自己编写的HOG算法
#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<fstream> using namespace std;
using namespace cv; #define Max 100 class Cell{
private:
int pixel_x; //cell的像素的起始位置行坐标;
int pixel_y; //cell的像素的起始位置纵坐标;
Mat img; //待处理的图像,通常该该图像是经过Gamma校正的灰度图;
double pixel[][]; //我们一般默认cell为8*8的像素大小,但是为了储存周边店的像素,需要多加两个像素储存点的位置;
double gradient_M[][]; //保存梯度的幅值;
double gradient_Angle[][]; //保存像素梯度的方向;
double gradient_h[][];
double gradient_v[][]; public:
double bin[]; //将梯度方向分成九个方向,在根据具体像素梯度的方向大小,进行投票;
Cell(Mat src){ //构造函数;
img=src;
} void Set_Cell(int x,int y);
void Get_Pixel(); //为了计算机使用方便,我们把一个cell当中的像素先读下来,用pixel[][]数组储存;
void Gradient_Pixel(); //计算机图像像素的梯度幅值和梯度角度;
void Bin_Selection_Normalization(); //根据每个像素的幅值进行维度的区分和归一化,并且返回bin[]数组;
}; void Cell::Set_Cell(int x,int y){
pixel_x=x;
pixel_y=y;
} void Cell::Get_Pixel(){
for(int i=pixel_x-,m=;i<pixel_x+;i++,m++){
uchar *data=img.ptr<uchar>(i);
for(int j=pixel_y-,n=;j<pixel_y+;j++,n++){
pixel[m][n]=data[j];
}
}
// for(int i=0;i<9;i++){
// for(int j=0;j<9;j++){
// cout<<i<<j<<" "<<pixel[i][j]<<"\n";
// }
// }
} void Cell::Gradient_Pixel(){
for(int i=;i<;i++){
for(int j=;j<;j++){
gradient_h[i][j]=pixel[i+][j]-pixel[i-][j];
gradient_v[i][j]=pixel[i][j+]-pixel[i][j-];
gradient_M[i][j]=sqrt(gradient_h[i][j]*gradient_h[i][j]+gradient_v[i][j]*gradient_v[i][j]);
gradient_Angle[i][j]=atan2(gradient_h[i][j],gradient_v[i][j])*;
}
} // for(int i=0;i<9;i++){
// for(int j=0;j<9;j++){
// cout<<i<<j<<" "<<gradient_h[i][j]<<" "<<gradient_v[i][j]<<" "<<gradient_M[i][j]<<" "<<gradient_Angle[i][j]<<"\n";
// }
// }
} void Cell::Bin_Selection_Normalization(){
for(int i=;i<;i++){
bin[i]=;
} for(int i=;i<;i++){
for(int j=;j<;j++){
if((gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<)||(gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<)){
bin[]=bin[]+gradient_M[i][j];
}
if((gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<)||(gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<)){
bin[]=bin[]+gradient_M[i][j];
}
if((gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<)||(gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<)){
bin[]=bin[]+gradient_M[i][j];
}
if((gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<)||(gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<)){
bin[]=bin[]+gradient_M[i][j];
}
if((gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<)||(gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<)){
bin[]=bin[]+gradient_M[i][j];
}
if((gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<)||(gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<)){
bin[]=bin[]+gradient_M[i][j];
}
if((gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<)||(gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<)){
bin[]=bin[]+gradient_M[i][j];
}
if((gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<)||(gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<)){
bin[]=bin[]+gradient_M[i][j];
}
if((gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<=)||(gradient_Angle[i][j]>=&&gradient_Angle[i][j]<=)){
bin[]=bin[]+gradient_M[i][j];
}
}
}
////////////////////////////////////
//归一化;
double sum_bin=;
for(int i=;i<;i++){
sum_bin=sum_bin+bin[i];
}
for(int i=;i<;i++){
bin[i]=bin[i]/sum_bin;
if(bin[i]>0.2){
bin[i]=0.2;
}
}
sum_bin=;
for(int i=;i<;i++){
sum_bin=sum_bin+bin[i];
}
for(int i=;i<;i++){
bin[i]=bin[i]/sum_bin;
}
}
//Block类部分****************
class Block{
int block_pixel_x; //block的起始像素点横坐标位置;
int block_pixel_y; //block的起始像素点纵坐标位置;
Mat src; //图像必须是灰度图;
double bins[]; //该类主要是对block进行相关处理,我们默认block为四个cell,即2*2;所以bins为36维;
int k; public:
Block(Mat img){
src=img;
k=;
} void Set_Block(int x,int y);
void Cut_Block(); //本人认为这是整个算法当中比较重要的一部分,即图像切割划分部分;
void Block_into_HistImage();
void output_bins();
}; void Block::Set_Block(int x,int y){
block_pixel_x=x;
block_pixel_y=y;
} void Block::Cut_Block(){
k=;
Cell cell(src);
for(int i=block_pixel_x, m=;m<;i=i+,m++){
for(int j=block_pixel_y, n=;n<;j=j+,n++){
cell.Set_Cell(i,j);
cell.Get_Pixel();
cell.Gradient_Pixel();
cell.Bin_Selection_Normalization();
for(int i=;i<;i++){
bins[k++]=cell.bin[i];
}
}
}
} void Block::Block_into_HistImage(){ //该部分算法是将bins生成直方图;
int hight=;
int width=;
IplImage *hist_image=cvCreateImage(Size(,),,);
for(int i=;i<;i++){
cvRectangle(hist_image,CvPoint(i*,hight-),CvPoint((i+)*-,hight-bins[i]*),CV_RGB(,,));
} cvNamedWindow("",);
cvShowImage("",hist_image);
cvWaitKey();
} void Block::output_bins(){
//ofstream out ("1.txt");
for(int i=;i<;i++){
cout<<bins[i]<<"\n";
}
cout<<"*******************************************\n";
} int main(){
Mat img=imread("G:/2.png",); //载入图片;
if(img.empty())
{
return -;
}
Mat gray1;
Mat gray;
cvtColor(img,gray1,COLOR_RGB2GRAY);
resize(gray1,gray,Size(,),,,);
namedWindow("gray",);
imshow("gray",gray);
// cvWaitKey(0);
Block block(gray);
for(int i=,m=;m<;m++,i=i+){
for(int j=,n=;n<;n++,j=j+){
block.Set_Block(i,j);
block.Cut_Block();
//block.Block_into_HistImage();
block.output_bins();
}
}
}
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