hog特征提取算法python
时间: 2024-07-03 09:00:43 浏览: 118
HOG (Histogram of Oriented Gradients) 特征提取算法是一种用于计算机视觉中的人脸、行人检测等场景的局部特征描述子。它通过计算图像中每个小区域(cell)的梯度方向直方图来捕捉图像的纹理和形状信息。在Python中,OpenCV库提供了方便的接口来使用HOG。
以下是HOG特征提取的基本步骤和Python实现:
1. **计算梯度**:对每个像素点,计算其在x和y方向上的梯度值。
2. **计算梯度方向**:将梯度映射到一组离散的方向上,通常为9个或18个方向。
3. **量化方向**:使用均匀的分布来创建一个直方图,每个区间代表一个方向。
4. **归一化**:通过滑动窗口对每个小区域(cell)的直方图进行归一化处理,通常包括平均池化和L2范数归一化。
5. **计算描述子**:将归一化的直方图拼接成一个特征向量,即HOG描述符。
```python
import cv2
def hog_feature_extraction(image, cell_size=(64, 16), block_size=(16, 16), orientations=9,
pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2)):
# 将图像转换为灰度
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算HOG描述子
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) # 使用预训练的行人检测器参数
hog_features = hog.compute(gray_image)
return hog_features
# 示例用法
image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')
features = hog_feature_extraction(image)
```