本文翻译自 SATYA MALLICK 的 "Histogram of Oriented Gradients" 原文链接: https://www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients/ 翻译:coneypo 在这篇文章中,我们将会学习 HOG (Histogram of Oriented Gradients,方向梯度直方图)特征描述子 的详细内容. 我们将学习 HOG 算法是如何实现的,以及在 OpenCv / MATLAB…

wiki上的介绍 OpenCV的实现 cv::HOGDescriptor Struct Reference opencv cv::HOGDescriptor 的调用例子 HOGDescriptor hog(win_size, Size(16, 16), Size(8, 8), Size(8, 8), 9, 1, -1, HOGDescriptor::L2Hys, 0.2, gamma_corr, cv::HOGDescriptor::DEFAULT_NLEVELS); hog.setSVMDet…

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HOG是一个局部特征,因此如果你对一大幅图片直接提取特征,是得不到好的效果的.原理很简单.从信息论角…

Histogram of Oriented Gridients(HOG) 方向梯度直方图 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HOG是一…

SIFT :scale invariant feature transform HOG:histogram of oriented gradients 这两种方法都是基于图像中梯度的方向直方图的特征提取方法. 1. SIFT 特征  实现方法: SIFT 特征通常与使用SIFT检测器得到的感兴趣点一起使用.这些感兴趣点与一个特定的方向和尺度(scale)相关联.通常是在对一个图像中的方形区域通过相应的方向和尺度变换后,再计算该区域的SIFT特征. 首先计算梯度方向和幅值(使用Canny边缘算子在…

结合这周看的论文,我对这周研究的Histogram of oriented gradients(HOG)谈谈自己的理解: HOG descriptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域,用于目标检測的特征描写叙述器.这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值.这样的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 c…

HOG(Histograms of Oriented Gradients )梯度方向直方图 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.此方法使用了图像的本身的梯度方向特征,类似于边缘方向直方图方法,SIFT描述子,和上下文形状方法,但其特征在于其在一个网格密集的大小统一的方格单元上计算,而且为了提高精确度使用了重叠的局部对比度归一化的方法. 这篇文章的作者Navneet Dalal和Bi…

Histogram of oriented gradients 简称 HoG, 是计算机视觉和图像处理领域一种非常重要的特征,被广泛地应用于物体检测,人脸检测,人脸表情检测等. HoG 最早是在2005 年的CVPR 上由 Navneet Dalal 和 Bill Triggs 提出来的.HoG 的算法很简单,对于物体的特征表示却非常有效.简单而高效,这大概也是其从被提出来之后,就被CV界广泛使用的原因所在. 下面简单介绍一下HoG 的算法: 首先是计算梯度: 我们知道图像上一点,在水平方向和垂…

HOG(Histogram of Oriented Gradients),描述的是图像的局部特征,其命名也暗示了其计算方法,先计算图像中某一区域不同方向上梯度的值,然后累积计算频次,得到直方图,该直方图便可代表该区域了,也即从图像中抽取得到的特征向量,可以作为后续分类器的输入了. 注意,HOG 刻画的是图像的局部特征,对于一副高分辨率图像当然可以直接提取特征,效果并不理想.从信息论的角度说,一幅 640*480 的图像,约有 30 万个像素点,直接对原始图像做 HOG 特征提取的话,按照 360…

matlab练习程序(HOG方向梯度直方图)http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.html 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.…