C++HOG特征代码
时间: 2024-08-14 12:06:26 浏览: 32
霍夫关键点(Histogram of Oriented Gradients, HOG)是一种用于计算机视觉中的图像描述符,它主要用于行人检测等场景。在C++中,虽然OpenCV库提供了一套完整的函数来计算HOG特征,但是直接编写底层代码会涉及到一些复杂的步骤:
1. **读取和预处理图像**:首先,你需要从文件或其他源加载图像,并可能对图像进行灰度化、平滑等预处理操作。
```cpp
cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::GaussianBlur(img, img, cv::Size(5, 5), 0);
```
2. **计算梯度直方图**:对于每个小窗口(通常称为细胞cell),计算该区域像素的梯度方向分布,并将其转换成一维直方图。
```cpp
cv::Mat gradient;
cv::Sobel(img, gradient, CV_32F, 1, 0);
cv::Mat hogImage;
calcHist(&gradient, 1, 0, Mat(), hogImage, 9,.histSize, Mat());
```
3. **归一化和池化**:将直方图规范化到特定范围,并可能进行空间金字塔级联以增加特征的不变性和减少计算量。
```cpp
hogImage /= hogImage.sum();
// 使用Spatial Pyramid if needed
```
4. **构建描述符**:最后,将所有窗口的HOG直方图拼接起来形成一个HOG描述符向量。
完整代码可能会包含上述步骤的封装,例如OpenCV的`HOGDescriptor`类就实现了这一切。以下是简单的使用示例:
```cpp
cv::HOGDescriptor hog;
hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); // 设置行人检测器
cv::Mat descriptors;
hog.compute(img, descriptors); // 计算图像的HOG特征
```
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