HOG python实现

HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种用于目标检测和图像识别的特征提取方法。在Python中，可以使用以下步骤实现HOG特征提取：

1. 导入所需的库，包括cv2、numpy和matplotlib.pyplot。

2. 读取输入图像，可以使用cv2.imread()函数。

3. 将图像转换为灰度图像，可以使用cv2.cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像。

4. 创建三个和原始图像相同大小的空白图像Gximg、Gyimg和Gimg，用于存储梯度信息。

5. 使用嵌套的循环计算每个像素点的水平和垂直梯度，可以使用以下公式：

Gximg[i, j] = img[i+1, j] - img[i-1, j]
Gyimg[i, j] = img[i, j+1] - img[i, j-1]

6. 计算每个像素点的梯度幅值，可以使用以下公式：

Gimg[i, j] = sqrt(Gyimg[i, j]**2 + Gximg[i, j]**2)

7. 使用matplotlib.pyplot库的subplot()和imshow()函数分别显示Gximg、Gyimg和Gimg，以便可视化梯度信息。

8. 使用plt.show()函数显示图像。

以上就是HOG在Python中的实现步骤，可以根据需求进行调整和优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [HOG特征自己编程实现《python图像处理篇》](https://blog.csdn.net/m0_56654441/article/details/120929657)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [HOG Python源码](https://download.csdn.net/download/qq_35372102/12364614)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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