skimage.feature.hog函数用法
时间: 2023-09-03 19:08:16 浏览: 206
LR.rar_feature descriptor_hog_image processing_townfsv
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:
```python
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。
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