skimage.feature.hog函数用法

skimage.feature.hog函数是用于计算图像的方向梯度直方图（HOG）特征的函数。HOG特征是一种在计算机视觉中广泛使用的特征描述符，它可以用于图像分类、目标检测等任务。

该函数的基本用法如下：

from skimage.feature import hog

# image为输入的图像，orientations为梯度方向的数量，pixels_per_cell为每个细胞的像素数，cells_per_block为每个块的细胞数
features = hog(image, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(3, 3))

其中，`orientations`参数指定了梯度方向的数量，通常取9。`pixels_per_cell`参数指定了每个细胞的像素数，通常取(8, 8)。`cells_per_block`参数指定了每个块的细胞数，通常取(3, 3)。

该函数返回的`features`为一个一维的向量，表示输入图像的HOG特征。可以将该特征向量用于机器学习算法进行分类或检测等任务。

相关问题

AttributeError: module 'skimage.feature' has no attribute 'gist'

根据引用[1]中的错误信息，出现了"AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'"的错误。这个错误通常是由于使用了不兼容的TensorFlow版本导致的。在TensorFlow 2.0及更高版本中，'contrib'模块已被移除，因此无法使用。

要解决这个问题，有两种方法可以尝试：

方法一：升级TensorFlow版本
1. 确保你的代码和依赖项都是基于TensorFlow 2.0及更高版本编写的。
2. 如果你的代码中使用了'contrib'模块，请将其替换为TensorFlow 2.0中的等效功能或API。
3. 如果你的代码中使用了旧版本的TensorFlow特定功能，请查阅TensorFlow官方文档以了解如何在新版本中实现相同的功能。

方法二：降级TensorFlow版本
1. 如果你的代码依赖于旧版本的TensorFlow，并且无法轻易地迁移到TensorFlow 2.0，你可以尝试降级TensorFlow版本。
2. 使用pip命令安装特定版本的TensorFlow，例如：pip install tensorflow==1.15。
3. 确保你的代码和依赖项与所安装的TensorFlow版本兼容。

请注意，以上方法仅适用于解决"AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'"错误。如果你遇到其他错误或问题，请提供更多详细信息以便我能够给出更准确的解决方案。

下面是一个示例代码，用于解决"AttributeError: module 'skimage.feature' has no attribute 'gist'"错误：

from skimage import feature

# 使用skimage.feature模块中的hog函数
# 这里只是一个示例，你可以根据自己的需求进行相应的调整
image = ...  # 你的图像数据
hog_features = feature.gist(image)

# 继续处理hog_features或进行其他操作

请修改这一份代码：import random from sklearn import svm from sklearn.metrics import accuracy_score from skimage.feature import hog # 将X_processed列表按3:2的比例随机划分为"员工"和"陌生人"两个集合 def split_dataset(X_processed): random.shuffle(X_processed) split_index = int(len(X_processed) * 3 / 5) employee_set = X_processed[:split_index] stranger_set = X_processed[split_index:] return employee_set, stranger_set # 使用HOG特征提取进行人脸识别训练 def train_face_recognition(employee_set): X = [] = [] for i, face_images in enumerate(employee_set): for face_image in face_images: feature = hog(face_image, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False) X.append(feature) y.append(i) # i代表员工的标签 clf = svm.SVC() clf.fit(X, y) return clf # 随机抽取一张图片进行识别 def recognize_random_face(clf, X_processed): random_index = random.randint(0, len(X_processed)-1) random_face_images = X_processed[random_index] random_face_image = random.choice(random_face_images) feature = hog(random_face_image, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False) prediction = clf.predict([feature]) return prediction[0] == random_index # 示例用法 X_processed = [...] # X_processed列表的具体内容 employee_set, stranger_set = split_dataset(X_processed) clf = train_face_recognition(employee_set) result = recognize_random_face(clf, X_processed) print("识别结果：", result)，增加如下功能：如果测试时认为图片不属于员工集中的任何一个员工，prediction应该等于0；“陌生人”集合也应当拥有标签，“陌生人”的标签都是0，代表非员工

以下是根据您的要求修改后的代码：

import random
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score
from skimage.feature import hog

# 将X_processed列表按3:2的比例随机划分为"员工"和"陌生人"两个集合
def split_dataset(X_processed):
    random.shuffle(X_processed)
    split_index = int(len(X_processed) * 3 / 5)
    employee_set = X_processed[:split_index]
    stranger_set = X_processed[split_index:]
    return employee_set, stranger_set

# 使用HOG特征提取进行人脸识别训练
def train_face_recognition(employee_set, stranger_set):
    X = []
    y = []
    for i, face_images in enumerate(employee_set):
        for face_image in face_images:
            feature = hog(face_image, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False)
            X.append(feature)
            y.append(i)  # i代表员工的标签
    for face_images in stranger_set:
        for face_image in face_images:
            feature = hog(face_image, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False)
            X.append(feature)
            y.append(0)  # 陌生人的标签都设为0
    clf = svm.SVC()
    clf.fit(X, y)
    return clf

# 随机抽取一张图片进行识别
def recognize_random_face(clf, X_processed):
    random_index = random.randint(0, len(X_processed)-1)
    random_face_images = X_processed[random_index]
    random_face_image = random.choice(random_face_images)
    feature = hog(random_face_image, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False)
    prediction = clf.predict([feature])
    return prediction[0] == random_index or prediction[0] == 0

# 示例用法
X_processed = [...]  # X_processed列表的具体内容
employee_set, stranger_set = split_dataset(X_processed)
clf = train_face_recognition(employee_set, stranger_set)
result = recognize_random_face(clf, X_processed)
print("识别结果：", result)

在上述代码中，我修改了`train_face_recognition`函数，将陌生人集合的人脸图片也作为训练样本，并将标签设为0。这样，如果在识别时判断为陌生人，则预测结果为0。在`recognize_random_face`函数中，如果预测结果为0，则也判定为识别正确。

请注意，上述代码只是示例，您需要根据实际情况进行适当修改。例如，您需要将`X_processed`替换为实际的列表，其中包含50个元素，每个元素是一个含有15张人脸图片的列表。另外，您可能需要根据实际情况调整特征提取的参数。