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HOG特征描述符的简易实现：定向梯度直方图（HOG）描述符详解

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简介：
本文详细介绍了如何简单实现HOG特征描述符，包括其背后的原理和应用，并深入讲解了定向梯度直方图的概念与作用。适合初学者快速掌握HOG技术。 HOG功能描述符的实现包括以下步骤：从灰度图像获取差分图像；计算梯度；建立所有单元格的定向梯度直方图；以及从单元格构建归一化的块描述符。此实现依赖于matplotlib和OpenCV 3.4.2（用于图像加载）。代码可视化部分参考了UMN Fall 2019 CSCI 5561课程材料的内容。

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  • HOG特征描述符的简易实现：定向梯度直方图（HOG）描述符详解
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    本文详细介绍了如何简单实现HOG特征描述符，包括其背后的原理和应用，并深入讲解了定向梯度直方图的概念与作用。适合初学者快速掌握HOG技术。 HOG功能描述符的实现包括以下步骤：从灰度图像获取差分图像；计算梯度；建立所有单元格的定向梯度直方图；以及从单元格构建归一化的块描述符。此实现依赖于matplotlib和OpenCV 3.4.2（用于图像加载）。代码可视化部分参考了UMN Fall 2019 CSCI 5561课程材料的内容。
     
  • Matlab中的HOG描述符：灰度图像的定向梯度直方图图像描述符-_MATLAB项目
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    本MATLAB项目提供了一种实现HOG（定向梯度直方图）描述符的方法，专门用于分析和提取灰度图像中物体的信息特征。 这段代码很简单，并附有注释，可以用来调整HOG参数。此代码是为以下工作开发的：O. Ludwig、D. Delgado、V. Goncalves 和 U. Nunes，“可训练的分类器融合方案：行人检测的应用”，在第 12 届国际 IEEE 智能交通系统会议，圣路易斯，2009 年出版。卷一，页码432-437。如果使用此代码发布，请引用上述论文。
     
  • HOG描述子：在MATLAB中的HOG（梯度直方图）特征提取实现
    优质
    本文章详细介绍了如何使用MATLAB进行HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取的过程和方法，适用于计算机视觉领域的研究者和技术爱好者。通过学习本文内容，读者可以掌握在图像处理中利用HOG描述子来获取目标物体边缘轮廓信息的基本技能。 HOG描述符在MATLAB中的实现用于提取梯度直方图特征。该源代码最初来自某个出处（此处省略），我对此进行了改动，以便您可以直接运行hogtest.m文件进行测试。有关HOG描述符的详细信息可以在参考文献[2]和[3]中找到。
     
  • HOG特征概述
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    HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种在计算机视觉和图像处理中广泛应用的特征描述方法，主要用于物体检测。该技术通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来捕捉图像的形状信息，并能有效应对光照变化、缩放等问题，在行人检测等领域表现出色。 在图像处理领域，HOG特征的提取是一个常用的技术。本资料对HOG特征进行了详细的介绍。
     
  • HOG方向梯度直方图的代码
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    这段代码实现了计算机视觉中的HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取算法，用于图像识别和物体检测任务。 HOG的Matlab源代码以及C++实现的效果都不错。本人专注于视频处理方向，有兴趣可以联系。
     
  • Python 描述符（Descriptor）详解
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    本文详细解析了Python中的描述符机制，包括其工作原理、实现方法及其在属性管理上的应用。适合中级开发者深入理解与实践。 Python包含了许多内置的语言特性，使代码更加简洁易懂。这些特性包括列表/集合/字典推导式、属性（property）以及装饰器（decorator）。大部分这类“中级”语言特性的文档都比较完善且易于学习，但有一个例外是描述符。
     
  • USB描述符详解总结
    优质
    本文详细解析了USB（Universal Serial Bus）描述符的相关知识，包括各种类型描述符的作用、结构和应用场景，帮助读者全面理解USB设备与主机之间的通信机制。 USB描述符详解总结涵盖了USB的描述符与命令请求的相关内容。
     
  • 方向梯度直方图(HOG)的Matlab源程序
    优质
    本资源提供了一个详细的MATLAB实现代码，用于计算图像的方向梯度直方图（HOG），适用于计算机视觉和机器学习中的物体检测任务。 HOG（方向梯度直方图）的MATLAB源程序。
     
  • LBD描述符
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    LBD描述符是一种用于图像处理和模式识别的技术，通过分析图像局部二值模式（LBP）来提取特征，广泛应用于人脸识别、场景分类等领域。 该库实现了Lilian Zhang和Reinhard Koch开发的LBD描述符：原始代码由Lilian Zhang编写。 为了提取边缘和线条，该库采用了EDLines算法以及“边缘绘制”检测器。 除了OpenCV之外的所有原始依赖项已被移除，并且代码未针对OpenCV 2.4.x进行优化。PairWiseLineMatching尚未被使用，仍需保留原始的依赖项，因为此次移植的主要目的是将描述符与OpenCV匹配器相匹配。 在2014年的GSoC期间，在opencv_contrib中包含了这些描述符的二进制版本，并且具有专用的匹配器实现。 参考文献：LBD描述符：[1] 张莉莲和莱因哈德·科赫（Reinhard Koch）。 2013年。“一种基于LBD描述符和成对几何一致性的高效且鲁棒的线段匹配方法”。
     
  • SHOT:SHOT 3D描述符的C++实现
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    SHOT:SHOT 3D描述符的C++实现介绍了一种用于三维点云数据处理的SHOT（Shape Context Histogram of Oriented Gradients）算法，并提供了该算法基于C++语言的具体实施方案。 SHOT 3D描述符是以下算法的实现：F. Tombari, S. Salti 和 L. Di Stefano 的“直方图的局部表面描述的独特特征”，发表于第11届IEEE欧洲计算机视觉会议（ECCV），2010年。以及 F. Tombari, S. Salti 和 L. Di Stefano 的 “用于增强3D特征匹配的组合纹理形状描述符”，在2011年9月11日至14日于比利时布鲁塞尔举行的IEEE国际图像处理会议（ICIP）上发表。还有S. Salti, F. Tombari 和 L. Di Stefano 的“SHOT：用于表面和纹理描述的独特直方图签名”，发布于计算机视觉与图像理解，2014年5月。 SHOT由博洛尼亚大学的计算机视觉实验室开发。论文中报道的实验使用了在SHOT项目中提供的数据集，并且依赖关系包括OpenCV（3.0及以上版本）和VTK（5.10及以上版本）。