HOG 特征提取示意图
时间: 2023-10-20 07:08:18 浏览: 39
HOG(Histogram of Oriented Gradients)是一种常用的图像特征提取方法,常用于目标检测和行人识别等领域。下面是 HOG 特征提取示意图:
首先,将待检测的图像分成小的单元,每个单元内计算图像梯度的幅值和方向。然后,将每个单元内的梯度方向分成若干个区间,比如 0~20°、20~40°、40~60° 等等,将每个区间内的梯度幅值进行加权统计,得到一个直方图。
接着,将每个单元的直方图串联起来,得到一个大的特征向量。最后,对该特征向量进行标准化处理,以消除光照和对比度等因素的影响。这样,就得到了一个用于目标检测和识别的 HOG 特征。
HOG 特征提取的主要思想是,人体和其他物体的轮廓可以通过局部梯度方向的分布来描述,而且这种描述具有一定的旋转不变性和局部不变性,因此可以用于目标检测和识别。
相关问题
matlab图像hog特征提取
HOG 特征是一种基于局部图像梯度方向的特征描述子,常用于目标检测和识别等任务中。在 MATLAB 中,可以使用 `extractHOGFeatures` 函数来提取图像的 HOG 特征。
下面是一个示例代码,以提取一张图像的 HOG 特征为例:
```matlab
% 读取图像
img = imread('example.jpg');
% 定义 HOG 参数
cellSize = [8 8];
numBins = 9;
% 提取 HOG 特征
hogFeatures = extractHOGFeatures(img, 'CellSize', cellSize, 'NumBins', numBins);
```
在上述代码中,`img` 是待提取 HOG 特征的图像,`cellSize` 定义了每个细胞的大小,`numBins` 定义了直方图的 bin 数量。`extractHOGFeatures` 函数会返回一个大小为 $1 \times N$ 的向量,其中 $N$ 是 HOG 特征的维度。
提取 HOG 特征后,我们可以使用这些特征来进行目标检测和识别等任务。
利用HOG特征提取图像纹理特征原理
HOG特征提取方法可以提取图像中的边缘、角点等局部特征,因此可以用来提取图像的纹理特征。在图像处理中,纹理特征通常指的是图像中的重复或规律性的区域,例如棋盘格、条纹等。通过HOG特征提取,可以将这些纹理特征转换为特征向量的形式,并用于图像分类、目标检测等任务。
具体来说,利用HOG特征提取图像纹理特征的原理是将图像分成若干个小块,并计算每个小块内的梯度直方图。由于纹理特征通常具有重复性和规律性,因此在这些小块中,梯度直方图的分布也会表现出一定的规律性。通过将所有小块内的梯度直方图连接起来,可以得到一个描述该图像纹理特征的特征向量。这个特征向量可以用于训练分类器或检测器,从而实现图像分类、目标检测等任务。
总的来说,HOG特征提取方法是一种有效的提取图像纹理特征的方法,可以应用于各种图像处理任务中。
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