extractHOGFeature参数
时间: 2023-11-27 10:04:18 浏览: 36
extractHOGFeature是一个用于提取图像HOG特征的函数,它可以接收一张图像作为输入,并返回该图像的HOG特征。在使用该函数时,可以传入一些参数来控制特征提取的过程。以下是一些常用的参数:
1. cellSize:指定单元格的大小,以像素为单位。默认值为8。
2. blockSize:指定块的大小,以像素为单位。默认值为16。
3. blockOverlap:指定块之间的重叠区域大小,以像素为单位。默认值为8。
4. numBins:指定直方图中的bin数量。默认值为9。
5. signedGradient:指定是否使用有符号的梯度。默认值为true。
6. L2HysThreshold:指定L2范数归一化的阈值。默认值为0.2。
7. gammaCorrection:指定是否进行伽马校正。默认值为true。
8. useSignedGradients:指定是否使用有符号的梯度。默认值为true。
9. interpolation:指定使用的插值方法。默认值为双线性插值。
10. useBlockNormalization:指定是否对块进行L2范数归一化。默认值为true。
以上这些参数都可以根据具体的应用场景进行调整,以提高特征提取的效果。
相关问题
cellsize为48x48的extractHOGFeature参数
通常情况下,HOG特征的cellSize大小选择在8x8到16x16之间比较合适。如果您选择了48x48的cellSize,可能会导致以下问题:
1. 特征维度过高:由于cellSize较大,会导致每个块中包含更多的像素,从而使得每个块的HOG特征维度变得非常高,这会增加计算量并且降低分类器的性能。
2. 特征信息不足:由于cellSize较大,每个单元格中的像素数量会减少,可能会导致HOG特征提取过程中损失掉一些细节特征,从而影响分类器的性能。
因此,如果您要使用extractHOGFeature函数提取HOG特征,建议将cellSize设置为8x8或16x16的大小,以获得更好的分类器性能和较低的特征维度。