python 方向梯度直方图_为什么我在scikit-image中获得了方向梯度直方图(HOG)功能的类型错误?...
时间: 2023-08-01 11:15:11 浏览: 55
这个问题可能是由于输入图像的数据类型不正确导致的。在scikit-image中,计算方向梯度直方图(HOG)需要的输入图像必须是灰度图像,并且数据类型必须为浮点型或整型。如果输入图像的数据类型不符合要求,则会出现类型错误。
你可以使用以下代码将输入图像转换为灰度图像并将其数据类型设置为浮点型:
```python
from skimage import io, color
import numpy as np
# 读取彩色图像
image = io.imread('image.jpg')
# 将彩色图像转换为灰度图像
gray_image = color.rgb2gray(image)
# 将灰度图像数据类型设置为浮点型
float_image = np.float32(gray_image)
```
然后,你可以将转换后的图像作为输入来计算方向梯度直方图(HOG)。如果仍然遇到类型错误,则可以尝试使用 `astype()` 函数将数据类型转换为浮点型或整型。例如:
```python
from skimage.feature import hog
# 计算方向梯度直方图(HOG)
hog_feature = hog(float_image, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2-Hys')
```
希望这能帮助你解决问题。
相关问题
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]
[ .reference_list ]
hog python
HoG(Histogram of Oriented Gradients)是一种用来提取图像特征的算法。它通过计算图像中每个像素的梯度大小和方向,并将其转化为直方图来表示图像的特征。在Python中,可以使用HoG算法来提取图像的特征向量。具体步骤包括:图像标准化、图像平滑(可选)、计算梯度大小和方向、计算梯度方向的直方图、对block进行归一化以及提取样本的HoG特征。
在Python中实现HoG算法时,可以使用一些常见的库,如OpenCV和Scikit-image。这些库提供了现成的函数和工具来实现HoG算法,并且还提供了一些额外的功能,如可视化HoG特征和训练分类器等。
相关推荐
![whl](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)