HOG算法python实现
时间: 2023-07-26 18:17:44 浏览: 68
好的,以下是使用Python实现HOG算法的基本步骤:
1. 导入所需库和模块
```python
import numpy as np
import cv2
from skimage.feature import hog
```
2. 加载图像并预处理
```python
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
3. 计算HOG特征向量
```python
# 定义HOG参数
hog_params = {'orientations': 9,
'pixels_per_cell': (8, 8),
'cells_per_block': (2, 2),
'block_norm': 'L2-Hys'}
# 计算HOG特征向量
features, hog_image = hog(gray,
**hog_params,
visualize=True,
block_norm='L2-Hys')
```
4. 可视化HOG图像和特征向量
```python
# 可视化HOG图像和特征向量
cv2.imshow('HOG Image', hog_image)
cv2.waitKey(0)
print('HOG features: ', features)
```
以上是HOG算法的基本实现步骤,你可以根据需要调整参数和细节来优化算法表现。
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