skimage.hog
时间: 2023-11-26 11:06:35 浏览: 26
skimage.hog是scikit-image库中的一个函数,用于计算图像的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)特征。
HOG特征是一种常用的图像特征,可以用于目标检测和识别等任务。HOG特征的计算过程如下:首先将图像分成若干个小的细胞(cell),对于每个细胞内的像素计算其梯度幅值和方向。然后将细胞组成一个大的块(block),对块内所有细胞的梯度方向直方图进行归一化处理。最后将所有块的特征串联起来,得到整张图像的HOG特征。
skimage.hog函数的参数包括输入图像、细胞大小、块大小、细胞内像素的方向量化数以及是否进行L2范数归一化等。函数返回的是一个一维数组,表示图像的HOG特征。
相关问题
skimage.feature.hog
skimage.feature.hog是一个用于计算图像方向梯度直方图(HOG)特征的函数。HOG特征是一种常用的图像特征,可以用于目标检测、人脸识别等任务。该函数可以计算图像中每个像素的梯度方向和大小,并将其分成若干个方向区间,统计每个区间内的像素数量,最终得到一个向量表示图像的HOG特征。
skimage.feature.hog函数用法
skimage.feature.hog函数是用于计算图像的方向梯度直方图(HOG)特征的函数。HOG特征是一种在计算机视觉中广泛使用的特征描述符,它可以用于图像分类、目标检测等任务。
该函数的基本用法如下:
```python
from skimage.feature import hog
# image为输入的图像,orientations为梯度方向的数量,pixels_per_cell为每个细胞的像素数,cells_per_block为每个块的细胞数
features = hog(image, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(3, 3))
```
其中,`orientations`参数指定了梯度方向的数量,通常取9。`pixels_per_cell`参数指定了每个细胞的像素数,通常取(8, 8)。`cells_per_block`参数指定了每个块的细胞数,通常取(3, 3)。
该函数返回的`features`为一个一维的向量,表示输入图像的HOG特征。可以将该特征向量用于机器学习算法进行分类或检测等任务。