c++如何通过compute可视化hog特征
时间: 2024-05-01 18:23:42 浏览: 9
你可以使用OpenCV库中的compute函数来计算HOG特征并可视化它们。以下是一个简单的示例代码:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 读取图像
Mat img = imread("image.jpg");
// 定义HOG对象
HOGDescriptor hog(Size(64, 128), Size(16, 16), Size(8, 8), Size(8, 8), 9);
// 计算HOG特征
std::vector<float> descriptors;
hog.compute(img, descriptors);
// 可视化HOG特征
Mat hogVis = hog.getVisualisation(img, descriptors);
imshow("HOG Visualization", hogVis);
waitKey(0);
return 0;
}
```
在该代码中,我们首先读取图像,然后定义了一个HOGDescriptor对象。在调用compute函数计算HOG特征后,我们使用getVisualisation函数可视化HOG特征,并将结果显示在屏幕上。
相关问题
如何通过compute可视化hog特征
要可视化HOG特征,可以使用Python中的OpenCV库。以下是一个简单的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 计算HOG特征
winSize = (64, 128)
blockSize = (16, 16)
blockStride = (8, 8)
cellSize = (8, 8)
nbins = 9
hog = cv2.HOGDescriptor(winSize, blockSize, blockStride, cellSize, nbins)
features = hog.compute(img)
# 可视化HOG特征
hog_image = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1]), dtype=np.float32)
gradient_strengths = features[:, 0]
gradient_orientations = features[:, 1]
cell_size = cellSize[0]
angle_unit = 360 / nbins
# 遍历每个cell
cell_count = 0
for i in range(int(img.shape[0] / cell_size)):
for j in range(int(img.shape[1] / cell_size)):
cell_grad_strengths = gradient_strengths[cell_count:cell_count + nbins]
cell_grad_orientations = gradient_orientations[cell_count:cell_count + nbins]
# 遍历每个bin
for k in range(nbins):
angle = cell_grad_orientations[k] * angle_unit
magnitude = cell_grad_strengths[k]
x = i * cell_size + cell_size / 2
y = j * cell_size + cell_size / 2
x1 = int(x + magnitude * np.cos(np.deg2rad(angle)) * cell_size / 2)
y1 = int(y + magnitude * np.sin(np.deg2rad(angle)) * cell_size / 2)
x2 = int(x - magnitude * np.cos(np.deg2rad(angle)) * cell_size / 2)
y2 = int(y - magnitude * np.sin(np.deg2rad(angle)) * cell_size / 2)
cv2.line(hog_image, (y1, x1), (y2, x2), int(255 / nbins) * (k + 1), 1)
cell_count += nbins
# 显示图像
cv2.imshow('HOG Features', hog_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在计算HOG特征后,我们遍历每个cell和bin,根据梯度方向和强度绘制线条。绘制的结果将显示为灰度图像,其中不同的颜色表示不同的方向。
c++hog使用compute之后可视化
如果您使用的是 OpenCV 中的 HOG 特征提取函数 `cv::HOGDescriptor::compute()`,那么可以通过以下步骤可视化 HOG 特征:
1. 通过 `cv::HOGDescriptor::getDescriptorSize()` 获取 HOG 特征向量的维度。
2. 通过 `cv::Mat::reshape()` 将 HOG 特征向量变为二维矩阵。
3. 对每个特征向量进行可视化,可以使用 `cv::resize()` 进行缩放,并使用 `cv::imshow()` 显示图像。
下面是一个简单的示例代码:
```c++
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
cv::HOGDescriptor hog;
hog.setSVMDetector(hog.getDefaultPeopleDetector());
std::vector<cv::Point> found_locations;
std::vector<float> descriptors;
hog.compute(image, descriptors);
int descriptor_size = hog.getDescriptorSize();
cv::Mat hog_matrix(descriptors.size() / descriptor_size, descriptor_size, CV_32FC1, descriptors.data());
for (int i = 0; i < hog_matrix.rows; i++) {
cv::Mat feature_vector = hog_matrix.row(i);
cv::Mat hog_image;
hog.computeGradient(feature_vector, hog_image);
cv::resize(hog_image, hog_image, cv::Size(64, 128)); // 根据 HOG 特征向量的维度进行调整
cv::imshow("HOG Feature", hog_image);
cv::waitKey(0);
}
```
这段代码首先使用 `cv::HOGDescriptor` 对象提取了一张图片中的 HOG 特征向量,然后将这些特征向量转换为二维矩阵,最后对每个特征向量进行可视化,并通过 `cv::waitKey()` 等待用户按下键盘按键以继续。