如何使用hog提取图像特征

HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种基于图像梯度方向直方图的特征描述方法，常用于目标检测和识别任务中。以下是使用OpenCV库实现HOG特征提取的步骤：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 计算图像梯度和方向。

gx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 1, 0)
gy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 0, 1)
mag, angle = cv2.cartToPolar(gx, gy, angleInDegrees=True)

3. 将图像划分成小的cell，并计算每个cell的梯度方向直方图。

cell_size = (8, 8)
block_size = (2, 2)
nbins = 9

hog = cv2.HOGDescriptor(_winSize=(gray.shape[1] // cell_size[1] * cell_size[1],
                                  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=nbins)

hog_feats = hog.compute(gray)

4. 标准化每个块的特征向量。

hog_feats = hog_feats.reshape(-1, len(hog_feats))
normalizer = cv2.NormHistogramCostExtractor()
hog_feats = normalizer.compute(hog_feats, hog_feats)

通过以上步骤，我们就可以得到图像的HOG特征向量。注意，HOG特征提取的效果受到参数的影响，需要根据具体情况进行调整。