利用HOG算法将图像分割成小的连接区域,每个区域生成一个方向的梯度直方图
时间: 2024-06-11 14:04:56 浏览: 12
HOG算法可以用于图像目标检测和识别。其基本思路是将图像分割成小的连接区域,并计算每个区域内的梯度方向直方图。
具体步骤如下:
1. 将图像分割成小的连接区域,通常采用滑动窗口的方式进行。
2. 对于每个区域,计算其内部像素的梯度信息。这里通常采用Sobel算子或其他边缘检测算子。
3. 将梯度信息转换为方向和大小。通常采用极坐标系来表示梯度信息,将梯度大小作为半径,梯度方向作为角度。
4. 将每个区域内的梯度信息按照方向进行统计,生成一个方向的梯度直方图。通常将一个角度范围内的梯度大小累加,形成一个直方图。
5. 将所有区域的梯度直方图拼接起来,形成一个全局的特征向量。这个特征向量可以用于训练分类器或者进行目标检测和识别。
HOG算法的优点是对光照、视角等变化具有较好的鲁棒性,可以应用于复杂环境下的目标检测和识别。但其缺点是计算量较大,需要对图像进行多次遍历和计算,因此需要一定的计算资源和时间。
相关问题
用opencv利用HOG算法将图像分割成小的连接区域,每个区域生成一个方向的梯度直方图
步骤如下:
1. 加载图像,并将其转换为灰度图像。
2. 通过计算每个像素的梯度幅值和方向,生成梯度图像。
3. 将图像分割成小的连接区域,可以使用基于区域的图像分割算法,如mean-shift或watershed等。
4. 对于每个区域,计算其内部像素的梯度方向直方图,可以使用HOG算法。
5. 将每个区域的梯度方向直方图连接起来,形成整个图像的HOG特征向量。
6. 可以使用这些特征向量进行目标检测、人脸识别等任务。
以下是示例代码:
```
import cv2
import numpy as np
# 加载图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算梯度图像
gx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 1, 0)
gy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 0, 1)
mag, ang = cv2.cartToPolar(gx, gy)
# 使用mean-shift算法进行图像分割
# 参考链接:https://docs.opencv.org/3.4/d7/d00/tutorial_meanshift.html
dst = cv2.pyrMeanShiftFiltering(img, 10, 50)
dst_gray = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 定义每个区域大小
cell_size = (8, 8)
block_size = (2, 2)
# 计算HOG特征向量
hog = cv2.HOGDescriptor(_winSize=(dst_gray.shape[1] // cell_size[1] * cell_size[1],
dst_gray.shape[0] // cell_size[0] * cell_size[0]),
_blockSize=(block_size[1] * cell_size[1],
block_size[0] * cell_size[0]),
_blockStride=(cell_size[1], cell_size[0]),
_cellSize=(cell_size[1], cell_size[0]),
_nbins=9)
hist_list = []
for i in range(0, dst_gray.shape[0], cell_size[0]):
for j in range(0, dst_gray.shape[1], cell_size[1]):
cell = dst_gray[i:i + cell_size[0], j:j + cell_size[1]]
hist = hog.compute(cell)
hist_list.append(hist)
hist_array = np.array(hist_list)
hog_feature = hist_array.flatten()
print(hog_feature.shape)
```
hog:方向梯度直方图matlab
HOG(方向梯度直方图)是一种在计算机视觉和图像处理中常用的特征描述算法。它通过计算图像中不同位置处的局部梯度方向直方图来表示图像的特征信息。 HOG算法的核心思想是将图像划分为小的区域(cell),对每个区域内的像素进行梯度计算,然后将梯度方向进行统计和编码,形成一个特征向量。 在具体实现中,可以使用[-1,0,1]作为x方向的算子和[-1;0;1]作为y方向的算子,计算每个像素点的x方向和y方向的梯度。
在计算完梯度方向后,需要将其转换为平面直角坐标系中的角度,以便后续的统计方向梯度直方图。 在Matlab中实现HOG特征提取,可以参考已有的源代码,例如hogtest.m。该代码最初来自于,可能经过了一些修改以便于直接运行和测试。关于HOG描述符的详细说明,可以参考相关的参考文献和。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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