首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何绘制定向梯度的直方图?

绘制定向梯度的直方图是一种用于图像处理和计算机视觉中的技术,用于描述图像中不同方向上的梯度信息。下面是一个完善且全面的答案:

定向梯度直方图(Orientation Gradient Histogram)是一种用于描述图像中不同方向上的梯度信息的技术。它常用于计算机视觉领域的任务,如目标检测、图像分类和人脸识别等。

绘制定向梯度直方图的步骤如下:

  1. 首先,将图像转换为灰度图像。这可以通过将彩色图像的RGB通道进行加权平均来实现。
  2. 接下来,使用一种梯度算子(如Sobel算子)计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向。梯度幅值表示像素点的变化强度,梯度方向表示变化的方向。
  3. 将图像划分为多个小区域(也称为细胞),每个细胞内包含多个像素点。通常情况下,每个细胞的大小为8x8或16x16个像素点。
  4. 对于每个细胞,将其中的像素点的梯度方向进行统计。可以将梯度方向划分为若干个方向区间(如0-20度、20-40度等),然后统计每个区间内的像素点数量。
  5. 将每个细胞的梯度方向统计结果组成一个直方图。直方图的横轴表示梯度方向区间,纵轴表示对应区间内的像素点数量。
  6. 最后,将所有细胞的直方图进行拼接,得到整个图像的定向梯度直方图。

定向梯度直方图的优势在于能够捕捉图像中的纹理和边缘信息,并且对光照变化和噪声具有一定的鲁棒性。它在图像处理和计算机视觉任务中具有广泛的应用场景,如目标检测、图像分类、人脸识别等。

腾讯云提供了一系列与图像处理和计算机视觉相关的产品和服务,可以帮助开发者进行定向梯度直方图的计算和应用。其中,腾讯云图像处理(Image Processing)服务提供了丰富的图像处理功能,包括梯度计算、直方图统计等。您可以通过访问腾讯云图像处理产品介绍页面(https://cloud.tencent.com/product/tci)了解更多信息。

请注意,本答案中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商,以遵守您的要求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

matlab中直方图定义_matlab绘制直方图

说明:对于格式(1) ,显示图像I 直方图,n 为灰度级 数目,灰度图像缺省值为256 ,黑白图像缺省值为2 ;对于 格式(2) ,J 返回调色板为map 图像I 直方图;对格式(3) ,返回图像...I 每个灰度上像素点数目;格式(4) 对图 像I 均衡化处理,n 表示灰度级数目,缺省值为64 ;格式(5) 对调色板为map 灰度图像均衡化处理,返回有n 级灰度 图像;格式(6) 对图像I...( I ,256) ; %显示原始图像直方图, 灰度级为256 tit le(′原始图像直方图′) ; %直方图均衡化处理 J = histeq( I ,32) ; %均衡化处理为灰度级为32 直方图...tit le(′规定化后图像′) ; figure , imhist ( L) ; tit le(′规定化后图像直方图′) ; 程序实现图像如图1~7 所示,其中图1 和图2 为原 始图像及其直方图,...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

71220
  • 技术|直方图绘制——Excel篇

    直方图是什么东西这个话题在上一节有讲到,并且我们还介绍了一下如何安装包,做了这么多铺垫,终于要到绘制直方图时候啦~ [miowg0sah6.jpeg] 数据准备 为了方便展示,我们准备一组0-100之间随机数...【Excel函数=randbetween(0,100)】: [9zyjyg99ir.png] Excel绘制 接下来看Excel中如何进行绘制。...: [hmvb06y3u1.png] 总结 使用Excel进行直方图绘制总体来说操作比较简单,但是实际操作起来时候我们可能会遇到这么一个问题:在数据量特别大时候,我们绘制之前并不知道应该如何分组!...对此,建议大家在进行直方图绘制之前先务必先做一个描述性统计,看看数据取值范围和基本分布形态,才好确定绘制直方图分组组数和组距。...[2sekdjwt5s.png] 对于直方图绘制问题,Python和R绘制就要更加容易一些了,具体操作我们下次再讲。

    2.2K40

    技术|直方图绘制——R语言&Python篇

    昨天我们介绍了使用Excel进行直方图绘制,今天我们来介绍R语言和Python下绘制方法。 ?...R语言篇 首先我们来介绍R语言下直方图绘制,因为R语言是专门用于统计分析软件,所以在不调用任何包情况下就可以进行直方图绘制。...为了便于理解(对初学者来说好看不好看问题可以缓一缓再说),本次教程中直方图绘制就采用不加载包形式进行绘制,数据还是采用和昨天一样实例数据。完整绘制代码如下: ? ?...相对于R来说,我们在Python中进行直方图绘制要略复杂一点,需要调用matplotlib这个第三方库进行绘制。...总结 R&Python VS Excel 结合昨天内容,大家已经发现了,在R和Python中,绘制直方图时候,我们并不需知道数据取值范围情况,软件会帮我们自动分好组。

    1.4K40

    教你理解图像学习中方向梯度直方图(Histogram Of Gradient)

    而且好特征应该能够区分纽扣和其它圆形东西区别。 方向梯度直方图(HOG)中,梯度方向分布被用作特征。...hog_preprocess 第二步:计算梯度图像 首先我们计算水平和垂直方向梯度,再来计算梯度直方图。...第三步:在8*8网格中计算梯度直方图 在这一步,上面的patch图像会被分割成8*8大小网格(如下图),每个网格都会计算一个梯度直方图。那为什么要分成8*8呢?...128个数如何用一个9个bin直方图来表示成9个数数组。...第四步: 16*16块归一化 上面的步骤中,我们创建了基于图片梯度直方图,但是一个图片梯度对于整张图片光线会很敏感。

    2.6K60

    OEEL图表——进行直方图绘制histogram函数使用

    直方图是一种用于可视化数据分布图表。它可以帮助我们理解数据集中程度、偏移程度和分散程度。以下是直方图一些主要作用: 1....展示数据分布:直方图可以将数据按照不同区间进行分组,并以柱状图形式呈现。通过观察直方图形状和高低,我们可以了解数据在不同区间内分布情况。 2. 检测异常值:直方图可以帮助我们发现数据中异常值。...异常值往往会导致直方图在某一区间内出现明显峰值或者缺口。通过观察直方图,我们可以发现这些异常值并进行进一步分析。 3. 判断数据分布偏度和峰度:直方图形状可以反映数据偏度和峰度。...偏度指的是数据分布对称性,而峰度指的是数据分布尖锐程度。通过观察直方图形状,我们可以初步判断数据偏度和峰度。 4. 比较数据分布:直方图可以用来比较不同数据集分布情况。...通过将多个直方图进行重叠或并列显示,我们可以直观地比较数据集之间差异和相似性。 总的来说,直方图是一种简单而有效数据分析工具,可以帮助我们了解和解释数据分布特征。

    6000

    opencv(4.5.3)-python(二十三)--直方图寻找、绘制、分析

    下面是一张来自Cambridge in Color网站图片,我建议你访问该网站了解更多细节。 你可以看到这个图像和它直方图(这个直方图是为灰度图像绘制,不是彩色图像)。...寻找直方图 现在我们对什么是直方图有了一个概念,我们可以研究如何找到它。OpenCV和Numpy都有内置函数来完成这个任务。在使用这些函数之前,我们需要了解一些与直方图有关术语。...现在我们应该绘制直方图,但如何绘制呢? 绘制直方图 有两种方法可以做到这一点。 • 方法1:使用Matplotlib绘图函数 • 方法2:使用OpenCV绘图函数 1....使用Matplotlib Matplotlib有一个直方图绘制函数:matplotlib.pyplot.hist() 它直接找到直方图绘制出来。...使用OpenCV 我们可以将直方图值和它bin值调整成x,y坐标的样子,这样你就可以用cv.line()或cv.polyline()函数来绘制它,生成与上面相同图像。

    78520

    利用Excel绘制超好看直方图与正态分布曲线

    今天给大家如何利用Excel绘制直方图与正态分布曲线,还是先上几幅不同配色图来看一下: 作图思路 先对原始数据进行分割(组),计算每个分组频数与正态分布后。...然后插入柱形图与折线图,调整柱形分类间距与折线平滑度即可。 原始数据 原始数据源如下图所示: 操作步骤 Step-01 对原数据进行分组,计算频数与正态分布。...如下图所示: Step-04 将横坐标轴【标签】【指定间隔单位】修改为2。如下图所示。 Step-05 将柱形【间隙宽度】修改为0,有些版本也叫分类间距。...如下图所示: Step-07 最后对图表进行美化即可绘制出精美的直方图与正态分布曲线。

    11.5K20

    梯度如何计算

    引言 深度学习模型训练本质上是一个优化问题,而常采用优化算法是梯度下降法(SGD)。对于SGD算法,最重要就是如何计算梯度。...如果你学过微积分,我相信你一定知道如何计算梯度,或者说计算导数。对于深度网络来说,其可以看成多层非线性函数堆积,即: ?...对于两个矩阵相乘的话,在反向传播时反正是另外一个项与传播过来梯度项相乘。差别就在于位置以及翻转。这里有个小窍门,就是最后计算出梯度肯定要与原来矩阵是同样shape。那么这就容易了,反正组合不多。...活学活用: 实现一个简单神经网络 上面我们讲了链式法则,也讲了BP思想,并且也讲了如何对矩阵运算求梯度。...,就是如何计算梯度

    2.5K70

    绘制频率分布直方图三种方法,总结很用心!

    # 上面表达了所有患者年龄分布,如果按性别分组, # 研究不同性别下年龄分布差异,该如何实现叻?..."女性"] #绘制男女患者年龄直方图 sns.distplot(Age_Male,bins=20,kde=False,hist_kws={"color":"steelblue"},label="男性...#绘制核密度函图 #绘制男女患者年龄直方图 sns.distplot(Age_Male,hist=False,kde_kws={"color":"red","linestyle":"-"},norm_hist...2)、bins:指定直方图条形个数。 3)、hist:bool类型参数,是否绘制直方图,默认True。 4)、kde:bool类型参数,是否绘制核密度图,默认True。...6)、fit:指定一个随机分布对象,需调用scipy模块中随机分布函数,用于绘制随机分布概率密度曲线。 7)、hist_kws:以字典形式传递直方图其他修饰属性,如填充色、边框色、宽度等。

    36.2K42

    跟面部识别开愚人玩笑?做一个时尚口罩就能实现

    定向梯度直方图(HOG):定向梯度直方图是一种面部检测方法,在将结果输入支持向量机之前,将经过处理输入图象划分为具有梯度方向单元格。定向梯度直方图检测快速轻便,但不适用于某些不常见面部角度。...将人脸建模为dlib中定向梯度直方图示例(感觉可以删去数据库,我查了一下感觉和数据库有区别) 最简单攻击候选模型是定向梯度直方图。...最值得注意是,定向梯度直方图预期输入易于可视化并反馈到面部检测模型中。定向梯度直方图还有一个优点就是,它面部可视化结果不是人类观察者轻易能看出来的人脸。 ?...Python中定向梯度直方图面部检测 附带GitHub储存库中提供了具有显示结果功能扩展代码示例。...GitHub库传送门:https://github.com/BruceMacD/Adversarial-Faces 测试这些例子需要一个基于定向梯度直方图(HOG)进行简单面部检测。

    47820

    OpenCV最新中文版官方教程来了(附下载)

    包括简单OpenCV-Python安装,如何显示和保存图像和视频,图像基本操作,OpenCV内部不同图像处理函数,有关特征检测和描述符信息。以及机器学习与目标检测部分等等。...OpenCV中图像处理 4_1_改变颜色空间 4_2_图像几何变换 4_3_图像阈值 4_4_图像平滑 4_5_形态转换 4_6_图像梯度 4_7_Canny边缘检测 4_8_图像金字塔 4_9..._1_OpenCV中轮廓 4_9_2_轮廓特征 4_9_3_轮廓属性 4_9_4_轮廓:更多属性 4_9_5_轮廓分层 4_10_1_直方图-1:查找,绘制,分析 4_10_2_直方图-2:直方图均衡...SURF简介(加速强大功能) 5_6_用于角点检测FAST算法 5_7_BRIEF(二进制鲁棒独立基本特征) 5_8_ORB(定向快速和旋转简要) 5_9_特征匹配 5_10_特征匹配+单应性查找对象...视频分析 6_1_如何使用背景分离方法 6_2_Meanshift和Camshift 6_3_光流 相机校准和3D重建 7_1_相机校准 7_2_姿态估计 7_3_对极几何 7_4_立体图像深度图

    3.1K20

    GEE 案例——如何计算sentinel-2中每一个单景影像波段DN值并绘制直方图

    原始问题 我正试图在 Google 地球引擎中为整个图像集合计算一个直方图。为了达到我想要结果,我现在所做是计算每个单独图像直方图直方图1 并将它们相加,不知道是否正确。...简介 直方图基本上是一个配对值列表。因此,您可以用函数映射它,而无需 for/ 循环。以下代码片段包含了为整个图像集生成直方图算法重要部分。...计算并绘制图像指定区域内色带值直方图。 X 轴 直方图桶(带值)。 Y 轴 频率(带值在桶中像素数量)。 Returns a chart....沿着给定坐标轴为每个一维向量绘制单独序列。 X-axis = 沿轴数组索引,可选择用 xLabels 标注。 Y 轴 = 数值。 系列 = 矢量,由非轴数组轴索引描述。...ui.Chart.image.histogram 获得(您 histo 图像对于获得整个集合直方图没有用处,也无法添加到地图画布中)。

    16410

    linux重定向命令如何用,语法是怎样

    今天这篇我们来学习和了解“linux重定向命令如何用,语法是怎样”,下文讲解详细,步骤过程清晰,对大家进一步学习和理解“linux重定向命令如何用,语法是怎样”有一定帮助。...命令语法 command > filename 把标准输出重定向到一个新文件中 command >> filename 把标准输出重定向到一个文件中(追加) command 1 > fielname 把标准输出重定向到一个文件中...command > filename 2>&1 把标准输出和标准错误一起重定向到一个文件中 command 2 > filename 把标准错误重定向到一个文件中 command 2 >> filename...把标准输出重定向到一个文件中(追加) command >> filename 2>&1 把标准输出和标准错误一起重定向到一个文件中(追加) command filename2 把command命令以filename...文件作为标准输入,以filename2文件作为标准输出 command &m 把标准输出重定向到文件描述符m中 command 到此,关于“linux重定向命令如何用,语法是怎样学习就结束了,希望能够解决大家疑惑

    92810

    机器学习入门 6-8 如何确定梯度计算准确性 调试梯度下降

    本小节主要介绍梯度调试,应用梯度下降法最主要就是计算梯度,但很有可能计算梯度程序没有错但是求得梯度是错误,这个时候就需要使用梯度调试方式来发现错误。...一 梯度调试 前几个小节介绍了什么是梯度下降法,在使用梯度下降法过程中最重要就是求出定义损失函数在某一个参数θ上梯度值。...本小节介绍一个最简单方法,能够调试使用梯度下降法过程中对梯度求解公式相应推导。下面使用二维为例: ? 红色点是我们想要求梯度点,此时在二维坐标下红色点对应梯度就是曲线上过红色点切线斜率。...,然后再使用推导公式方式来看最终所求梯度和使用调试梯度方法所求出来梯度是不是能够对上。...这个例子告诉我们两件事情: dJ_dubug这种求梯度方法是可以,最终能够得到正确结果; 当我们使用dJ_dubug时候最终训练速度会慢很多; 所以如果机器学习算法涉及到梯度求法时候,我们完全可以通过这种调试梯度方式来验证我们推导梯度计算数学解是否正确

    91400

    梯度直方图(HOG)用于图像多分类和图像推荐

    介绍 机器学习神奇之处在于,我们对原理概念和思路理解得越多,它就变得越容易。在本文中,我们将研究在图像分类和图像推荐中使用定向梯度直方图方法。 数据集 ?...每列下不同类数据(只显示前10个) 分类和推荐是建立在一种局部特征提取和描述方法上,即定向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients, HOG)。...下面让我们看看HOG是如何工作,以及如何在Python中配置它。 注意:HOG最初是由Dalal & Triggs(2005)发明,他们使用特定参数来获得最佳的人体检测性能。...但是,这些参数不是通用,并且根据图像类型不同而变化。 计算HOG步骤: HOG是一种将图像转换为梯度直方图,然后使用直方图制作用于训练模型一维矩阵技术。...然后形成大小为n直方图,将梯度量级值从w.r.t梯度方向进行处理。最后根据规则对直方图进行归一化,形成一个n维向量。 对于一个单元格,我们得到一个n维向量。

    1.3K30

    基本图像操作和处理(python)

    plt.gray() # 关闭坐标轴 plt.axis('off') # 绘制灰度图像 plt.contour(gray_img, origin='image') plt.figure() # 绘制直方图...hist()函数用于绘制图像直方图,其只接受一维数组作为第一个参数输入,其第二个参数用于指定小区间数目。 有时用户需要和应用进行交互,如在一幅图像中标记一些点。...以上我们通过numpyarray()函数将Image对象转换成了数组,以下将展示如何从数组转换成Image对象 from PIL import Image import numpy as np img...直方图均衡化是指将一幅图像灰度直方图变平,使变换后图像中每个灰度值分布概率都相同。直方图均衡化通常是对图像灰度值进行归一化一个非常好方法,并且可以增强图像对比度。...梯度有两个重要属性,一是梯度大小: \[ | \bigtriangledown I | = \sqrt{I_x^2 + I_y^2} \] 它描述了图像强度变化强弱,另一个是图像角度: \[

    1.3K21

    Histograms of Oriented Gradients for Human Detection

    在回顾了现有的基于边缘和梯度描述符之后,我们通过实验证明了方向梯度(HOG)描述符直方图网格在人类检测方面明显优于现有的特征集。...我们将规范化描述符块称为面向梯度(HOG)描述符直方图。...特征是校正响应从9×9和12×12定向1和2阶导数箱过滤器在45◦间隔和相应2阶导数xy过滤器。PCA-SIFT:这些描述符基于将梯度图像投影到基于PCA[11]训练图像上。...事实上,无论块大小如何,6-8像素宽细胞都表现得最好——这是一个有趣巧合,因为在我们图像中,人类四肢大约有6-8像素宽。2×2和3×3细胞块效果最好。...相反,梯度应该在当前金字塔层中可用最细尺度上计算,并进行校正或用于定向投票,然后才在空间上进行模糊处理。因此,相对粗糙空间量化就足够了(6-8像素宽细胞/一个肢体宽度)。

    2.3K40
    领券