feature.hog函数
时间: 2023-11-18 20:05:04 浏览: 41
feature.hog函数是一个计算方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)特征的函数。它基于图像局部梯度的统计信息,可以用来描述图像的纹理和形状特征。该函数的输入参数是一个图像数组和一些可选参数,如方块大小、方向数等,输出是一个一维数组,表示图像的HOG特征。HOG特征可以用于目标检测、行人识别、人脸识别等领域。
相关问题
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。
skimage中的feature.hog函数\
skimage中的feature.hog函数是一种计算图像方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)特征向量的函数。该函数可以将图像划分成若干个小的单元格,然后计算每个单元格内像素的梯度方向和大小,最终将这些信息组成一个向量作为图像的HOG特征。
具体来说,该函数可以通过以下参数控制HOG特征的计算过程:
- 输入图像:可以是灰度图像或者彩色图像。
- cell_size:每个单元格的大小,可以是一个数值或者一个元组,表示单元格的宽度和高度。
- block_size:每个块的大小,可以是一个数值或者一个元组,表示块的宽度和高度。
- block_stride:块的步长,可以是一个数值或者一个元组,表示块在图像中的水平和垂直方向上的跨度。
- orientations:梯度方向的数量,表示将360度分成多少个方向。
- visualise:是否返回可视化的HOG图像。
- transform_sqrt:是否对HOG特征向量进行平方根变换。
除了计算HOG特征向量外,该函数还可以返回可视化的HOG图像,用于直观地展示图像中的梯度方向。该函数可以应用于各种图像处理任务,如目标检测、行人识别、人脸识别等。