HOG实现python

HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种基于梯度的特征提取方法，用于图像识别和目标检测。在Python中，可以使用scikit-image库中的HOG特征提取接口来实现HOG特征的计算。具体的实现步骤如下：

1. 导入scikit-image库中的feature模块：from skimage import feature as ft

2. 调用ft.hog()函数进行HOG特征提取，传入以下参数：
- image：输入图像
- orientations：bin的个数，用于将梯度方向划分为多个区间
- pixels_per_cell：每个cell中包含的像素数
- cells_per_block：每个block中包含的cell数
- block_norm：块归一化方式，可选参数包括'L1'、'L1-sqrt'、'L2'和'L2-Hys'
- transform_sqrt：是否进行幂次压缩（也称为伽马校正）
- feature_vector：是否将最终的特征向量展平
- visualise：是否返回HOG图像（可选参数，默认为False）

通过调用ft.hog()函数，可以得到图像的HOG特征向量。这个特征向量可以用于图像分类、目标检测等任务。\[1\]

HOG特征提取的过程是将图像划分为多个block，然后在每个block内计算局部梯度的方向直方图特征。最后将所有block的特征拼接起来形成最终的特征向量。在计算方向直方图时，根据指定的bin个数将梯度方向划分为多个区间，比如orientation=9，则将0°~180°范围内的方向划分为9个bin，每个bin包含20°的范围。\[2\]

总结起来，HOG特征是一种基于梯度的图像特征，通过统计局部梯度方向的直方图来提取特征。在Python中，可以使用scikit-image库中的ft.hog()函数来实现HOG特征的计算。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [HOG 特征的提取--基于scikit-image](https://blog.csdn.net/vola9527/article/details/70144811)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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