Hog特征+SVM常用来做行人检测. opencv中也有Hog特征提取的原码,但是由于原码不是用python写的,而skimage用python实现了,所以就解读的skimage的代码. 先看用skimage库进行HOG特征提取的代码: from skimage.feature import hog from skimage import io im = io.imread('./timg.jpg',as_grey=True) normalised_blocks, hog_image = hog

在图像处理中,直方图是非常重要,也是非常有用的一个处理要素. 在skimage库中对直方图的处理,是放在exposure这个模块中. 1.计算直方图 函数:skimage.exposure.histogram(image, nbins=256) 在numpy包中,也提供了一个计算直方图的函数histogram(),两者大同小义. 返回一个tuple(hist, bins_center), 前一个数组是直方图的统计量,后一个数组是每个bin的中间值 import numpy as np from

python skimage图像处理(一) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/f2e88197e81d 基于python脚本语言开发的数字图片处理包,比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等.PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理,功能有限:opencv实际上是一个c++库,只是提供了python接口,更新速度非常慢.scikit-image是基于scipy的一款图像处理包,它将图片作为numpy数组进

一.高斯金字塔 金字塔的层是由降采样得到的,而每一层又有多张图像,其他的图像是由初始的一张经过高斯模糊的得到的. 注意的是:高斯金字塔有层,而金字塔的每一层有一组图像,这一组图像也形成了层.注意两个层的区别. 1.降采样时,高斯金字塔上一组图像的初始图像(底层图像)是由前一组图像的倒数第三张图像隔点采样得到的. 2.为了让尺度体现其连续性,高斯金字塔在简单降采样的基础上加上了高斯滤波.如图3.1所示,将图像金字塔每层的一张图像使用不同参数做高斯模糊,使得金字塔的每层含有多张高斯模糊图像,这也就是

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

一.基本HOG算法 HOG特征最早出现在SIFT算法中,由于其极强的图像特征描述能力,逐渐被人们熟知和广泛运用,其在目标检测方面表现尤为突出. HOG特征提取过程 步骤一:遍历图像每个像素点,以其为中心取8*8像素领域作为网格(block)区域: 步骤二:将网格(block)区域平均分成4个大小相等的细胞单元(cell),每个细胞单元的大小是4*4个像素: 步骤三:计算所有细胞单元(cell)中的每个像素的梯度幅值和梯度方向,梯度算子使用中心算子[1,0,-1]: 其中,H(x,y)为每个像素水

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

近期在学习视频检索领域的镜头切割方面的知识,发现经常使用的方法是直方图的方法,所以才专门有时间来学习下.查看到这两种直方图的时候,感觉有点接近,好像又不同,放在这做个比較.大部分还是百科的内容,只是对基本理解还是够了.OK,開始正文~ 首先,介绍下什么是直方图 在统计学中,直方图(英语:Histogram)是一种对数据分布情况的图形表示(数据分布如:如物体的色彩分布.物体边缘梯度模板,以及表示目标位置的概率分布.),是一种二维统计图表,它的两个坐标各自是统计样本和该样本相应的某个属性的度量.又称

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

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

该论文是一篇来自CMU 的CVPR2013文章,提出了一种基于稀疏编码的轮廓特征,简称HSC(Histogram of Sparse Code),并在目标检测中全面超越了HOG(Histogram of Gradient)本文介绍HSC的思路及其计算过程. 如图3所示,HSC方法种采用了疏编码原理来提取图像特征的方法,即根据学习得到的字典对图像块Patch进行重新编码. 算法主要包括了两部分,分别是字典学习和特征提取. 字典学习. 1. 类似于基于K-Means方法的字典学习,稀疏编码的字典学习

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

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.

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Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. HOG特征是一种局部区域描述符,它通过计算局部区域上的梯度方向直方图来构成人体特征,能够很好地描述人体的边缘.它对光照变

1.介绍 HOG(Histogram of Oriented Gradient)是2005年CVPR会议上,法国国家计算机科学及自动控制研究所的Dalal等人提出的一种解决人体目标检测的图像描述子,该方法使用梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradients,简称HOG)特征来表达人体,提取人体的外形信息和运动信息,形成丰富的特征集. 2.生成过程 1)图像归一化 归一化图像的主要目的是提高检测器对光照的鲁棒性,因为实际的人体目标可能出现的各种不同的场合,检测器,必须

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

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.其实使用起来是很简单的,从后面的代码就可以看出来.本文参考的资料为opencv自带的sample. 关于opencv中hog的源码分析,可以参考本人的另一篇博客:opencv源码解析之(6):hog源码分析 开发环境:opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCreator2.5. 实验功能: 单击Open Image按钮,选择需要进行人检测的一张图片,确定后自动显示出来.该图片

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

之前使用opencv里面CascadeClassifier(级联分类器)来识别人脸, 下面使用dlib库来实现人脸识别. dlib是一个开源的库,它包含了很多内容有机器学习,图像处理,数值算法等等. #include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h> #include <dlib/gui_widgets.h> #include <dlib/image_io.h> #include <iostream&g

介绍 在机器学习算法的世界里,特征工程是非常重要的.实际上,作为一名数据科学家,这是我最喜欢的方面之一!从现有特征中设计新特征并改进模型的性能,这就是我们进行最多实验的地方. 世界上一些顶级数据科学家依靠特征工程来提高他们在竞赛排行榜得分.我相信你甚至会在结构化数据上使用各种特征工程技术. 我们可以将此技术扩展到非结构化数据(例如图像)吗?对于计算机视觉爱好者来说,这是一个有趣的问题,我们将在本文中解决这个问题.准备好对图像数据进行特征提取形式的特征工程吧! 在本文中,我将向你介绍一种流行的图像