# 使用HOGDescriptor类计算HOG特征 descriptor = cv2.HOGDescriptor() hog = descriptor.compute(gray)

时间: 2024-05-27 20:07:53 浏览: 123
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MATLAB实现HOG特征提取

这段代码使用了OpenCV中的HOGDescriptor类来计算图像的HOG特征。具体来说，它首先创建了一个HOGDescriptor对象，然后使用该对象的compute()方法计算输入图像gray的HOG特征。最终结果保存在hog变量中。请注意，使用HOGDescriptor类需要先安装OpenCV库。
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import cv2 import numpy as np def hog(img): hog = cv2.HOGDescriptor((20,20),(8,8), (4,4),(8,8),9,1,-1,0,0.2,1,64,True) hog_descriptor=hog.compute(img) hog_descriptor=np.squeeze(hog_descriptor) return hog_descriptor img = cv2.imread((r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\8.png',0) digits=[np.hsplit(row,100) for row in np.vsplit(img,50)] labels = np.repeat(np.arange(10),500)[:,np.newaxis] hogdata = [list(map(hog,row)) for row in digits] trainData = np.float32(hogdata).reshape(-1,144) svm = cv2.ml.SVM_create() #设置相关参数 svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setC(2.67) svm.setGamma(5.383) svm.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels) #训练模型 #用绘图工具创建的手写数字5图像（大小为20*20）进行测试 test= cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\6.png') #打开图像test_data=hog(test) test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32) result = svm.predict(test_data)[1] print('识别结果：',np.squeeze(result)) #用绘图工具创建的手写数字8图像（大小为20*20）进行测试 test= cv2.imread('d8.jpg',0) test_data=hog(test) test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32) #转换为测试数据 result = svm.predict(test_data)[1] print('识别结果：',np.squeeze(result))纠正代码

3. 第三行 hog = cv2.HOGDescriptor((20,20),(8,8), (4,4),(8,8),9,1,-1,0,0.2,1,64,True)，其中参数的数量和顺序不对，应该改为： hog = cv2.HOGDescriptor((20,20),(8,8),(4,4),(8,8),9,1,-1,0,0.2,True,64...
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feature_vector = cv2.HOGDescriptor().compute(gray_img_norm[i:i+cell_size[0], j:j+cell_size[1]], (block_size, block_size)) # 添加到特征矩阵中 feature_matrix.append(feature_vector.flatten()) # ....

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