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FHOG传统hog。FHOG

传统hog。关于HOG(梯度统计直方图)简单介绍一下,首先是对原图进行灰度化(hog统计的是梯度信息,色彩几乎没有贡献),再进行gamma压缩和归一化(减轻光照影响)。 FHOG作者在传统的hog上进行了一些改进,这种改进的思路供了一种把高维融入到相关滤波框架中的一种方法:这种方法在论文中作者基本没,只说了参考论文:Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models,论文的第六部分详细说明了hog和fhog方法,对于传统的hog还是做了一些改进。 hog,在论文中,作者还供了一种选项,称之为Fhog,下面介绍。 并且用降维之后的在他们的任务(目标检测)中得了和用36维一样的结果。 ?

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C++ OpenCVHOG(自带行人检测调用)

前言方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的描述子。 它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成Hog结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。 需要醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主。 HOG描述子灰度图像转换梯度计算分网格的梯度方向直方图 块描述子块描述子归一化数据与检测窗口匹配方法函数APIC++: gpu::HOGDescriptor::HOGDescriptor( threshold_L2hys=0.2, bool gamma_correction=true, int nlevels=DEFAULT_NLEVELS )代码演示我们再新建一个项目名为opencv--Hog

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    Hog图像算法,HOG

    HOG简介HOG全称:方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient),发表于2005年的CVPR,是一种图像算法,和SVM分类器结合应用于行人检测领域。 HOG通过计算图像中每个像素的梯度的大小和方向,来获图像的梯度,是一种描述子。 bins = 9则每张图的维度 = 225 x 4 x 9 = 8100HOG效果原图: ? HOG图: ? HOG代码实现 1.基于python的scikit-image库供了HOG的接口:from skimage import feature as ftfeatures = ft.hog(image

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    方法(一):HOG原理及OpenCV实现

    方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)于2005年出,是一种常用的方法,HOG+SVM在行人检测中有着优异的效果。 HOG基本思想: 在一幅图像中,梯度或边缘的方向密度分布能够很好地描述局部目标区域的HOG正是利用这种思想,对梯度信息做出统计,并生成最后的描述。 HOG如何确定向量维数: 之前到过,cell的中方向范围的个数由bins来决定,还是以9为例:所以,一个cell中的向量为9个,以上面的例子166*80图像中,描述子的威数就应该为:9*4*49* (),在这里我们不介绍它,只说明如何利用HOG出可以输入到SVM中的矩阵。 int DescriptorDim;HOG描述子的维数 Mat samFeatureMat, samLabelMat;依次读正样本图片,生成HOG描述子 for (int i = 1;i

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    传统HOG原理

    (3)为每个细胞单元构建梯度方向直方图第三步的目的是为局部图像区域供一个编码,同时能够保持对图像中人体对象的姿势和外观的弱敏感性。 这样,一个block内所有cell的向量串联起来便得到该block的HOG。这些区间是互有重叠的,这就意味着:每一个单元格的会以不同的结果多次出现在最后的向量中。 则一块的数为:3*3*9;(5)收集HOG最后一步就是将检测窗口中所有重叠的块进行HOG的收集,并将它们结合成最终的向量供分类使用。(6)那么一个图像的HOG维数是多少呢? Dalal出的Hog的过程:把样本图像分割为若干个像素的单元(cell),把梯度方向平均划分为9个区间(bin),在每个单元里面对所有像素的梯度方向在各个方向区间进行直方图统计,得到一个9维的向量 最后将所有块的串联起来,就得到了人体的

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    HOG可视化

    https:blog.csdn.netchaipp0607articledetails79843786 可视化说明在之前博客HOG原理及OpenCV实现中,我们解释了HOG算法的原理。 最终到的就是一串向量,其实我们并不知道它具体是什么样子,也不知道它到底是不是能体现目标区域与非目标区域的差异。为了解决这个问题,我们需要对HOG做可视化处理。 HOG首先去计算每个像素的梯度,然后建立滑动窗口,在滑动窗中建立滑动块,在块中建立等分的单元(cell)。 别要注意,这应该是HOG最容易产生异常的地方。 这是为了让904的范围内可以滑出整数个块,因为此时HOG在使用默认参数,即块尺寸16×1616×1616times16,块步长8×88×88times8。

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    图像学习-HOG

    描述子描述子就是图像的表示,抽了有用的信息丢掉了不相关的信息。通常描述子会把一个w*h*3(宽*高*3,3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量矩阵。 而且好的应该能够区分纽扣和其它圆形的东西的区别。方向梯度直方图(HOG)中,梯度的方向分布被用作。 用描述子的一个主要原因是它供了一个紧凑(compact)压缩的表示。 hog-16x16-block-normalization5、计算HOG向量为了计算这整个patch的向量,需要把36*1的向量全部合并组成一个巨大的向量。 可视化HOG通常HOG描述子是画出8*8网格中9*1归一化的直方图,见下图。你可以发现直方图的主要方向捕捉了这个人的外形,别是躯干和腿。?

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    某种程度而言,好的数据以及往往是一个性能优秀模型的基础那么如何好的将是本文主要内容我们将简要介绍一些常用的方法:字典加载:DictVectorizer文本:词频向量(CountVectorizer )TF-IDF向量(TfidfVectorizer,TfidfTransformer) 哈希向量(HashingVectorizer)图像: 像素矩阵边缘和兴趣点字典加载:DictVectorizer 字典器:将字典数据结构抽和向量化类别类型借助原型名称采用0 1 二值方式进行向量化数值类型保持不变from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer ).toarray()# 查看后的值print(data) ]# 查看的含义print(vec.get_feature_names()) 上面代码讲解:DictVectorizer将 1代表是,0代表不是,说明city:是Dubai文本:词频向量(CountVectorizer)词库模型(Bag-of-words model)是文字模型化最常用方法,它为每个单词设值一个

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    ——局部

    ——局部LOG,HOG,DOG微分算子在近圆的斑点检测方面效果很好HOGhttps:blog.csdn.netcoming_is_winterarticledetails72850511https :blog.csdn.netzouxy09articledetails7929348总结:Dalal出的Hog的过程:把样本图像分割为若干个像素的单元(cell),把梯度方向平均划分为9个区间 步长)步长*num*9LOG图像与某一个二维函数进行卷积运算实际就是求图像与这一函数的相似性。 积分图就是只遍历一次图像就可以求出图像中所有区域像素和的快速算法,大大的高了图像值计算的效率。 为相邻两个高斯尺度空间的比例因子,则DoG的定义:D(x,y,σ)=∗I(x,y)=L(x,y,kσ)−L(x,y,σ)L(x,y,σ) 是图像的高斯尺度空间将相邻的两个高斯空间的图像相减就得到了DoG的响应图像Harris角点

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    ——纹理

    ——纹理LBP图像图像处理之(二)之LBP简单梳理 https:blog.csdn.netcoming_is_winterarticledetails72859957 https Harwood 在1994年出,用于纹理。 而且,是图像的局部的纹理;lbp理论:原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为 结论:值大,纹理清晰、规律性较强Gabor小波Gabor函数是一个用于边缘的线性滤波器作用:Gabor小波可以方便的图像在各个尺度和方向上的纹理信息,同时在一定程度上降低了图像中光照变化和噪声的影响 目标的局部空间和频率域信息方面具有良好的性。

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    ——颜色

    ——颜色颜色直方图OpenCV之颜色空间:颜色空间RGB(Red 红色,Green 绿色,Blue 蓝色)R的值范围:0-255G的值范围:0-255B的值范围:0-255颜色空间HSV (Hue 色相,Saturation 饱和度,intensity 亮度)H的值范围:0-179S的值范围:0-255V的值范围:0-255颜色空间HLS (Hue 色相,lightness 亮度 ,Saturation 饱和度)H的值范围:0-179L的值范围:0-255S的值范围:0-255颜色矩这种方法的数学基础在于图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。 与颜色直方图相比,该方法的另一个好处在于无需对进行向量化。 图像的颜色矩一共只需要9个分量(3个颜色分量,每个分量上3个低阶矩)颜色矩常和其它结合使用,而且一般在使用其它前起到过滤缩小范围(narrow down)的作用。

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    C++ OpenCV之扩展LBP

    前言前面我们学习了《C++ OpenCV之基本的LBP》,用的是基本的LBP,这次我们接着上次的代码,来看看扩展的ELBP的。 如此多的二值模式无论对于纹理的还是对于纹理的识别、分类及信息的存都是不利的。同时,过多的模式种类对于纹理的表达是不利的。 上述介绍了几种不同版本的LBP,对LBP向量进行的步骤,如下所示:将检测窗口划分为16×16的小区域(cell);对于每个cell中的一个像素,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值 最后将得到的每个cell的统计直方图进行连接成为一个向量,也就是整幅图的LBP纹理向量;然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类了。 上图为值为17时可以看到,扩展的LBP算法比基本的LBP的更为明显一些。关键代码里面的写法不太好理解,我里面也有一知半解的东西,也是先做了后再研究吧。

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    许多机器学习问题需要从 类别变量、文本、图片中学习,需要从中出数字1. 从类别变量中通常使用 one-hot 编码,产生2进制的编码,会扩展数据,当数据值种类多时,不宜使用from sklearn.feature_extraction import DictVectorizeronehot_encoder 从文本中文本通常为自然语言3.1 词袋模型不会编码任何文本句法,忽略单词顺序,忽略语法,忽略词频可看做 one-hot 的一种扩展,会对文本中关注的每一个单词创建一个可用于文档分类和检索corpus 词干、词形还原,进一步降维例如,jumpingjumpsjump,一篇报道跳远比赛的文章中,这几个词时分别编码的,我们可以对他们进行统一处理,压缩成单个corpus = vectorizer = 从图像中4.1 从像素强度中将图片的矩阵展平后作为向量有缺点,产出的模型对缩放、旋转、平移很敏感,对光照强度变化也很敏感from sklearn import datasetsdigits

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    Histogram of Oriented Gridients(HOG) 方向梯度直方图

    HOG简介方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)于2005年出,是一种常用的方法,且HOG+SVM的方式在行人检测中有着优异的效果。 作者研究了行人检测的集问题,局部归一化的HOG描述子相比于现存的集有着更好的表现。HOG是大小统一的cell上进行梯度方向投影计算得到的,而且为了高性能,还采用了重叠的局部对比度归一化。 (5)生成HOG描述子将一个检测窗口中所有块的每一个cell单元内的bin个方向的投影大小串接结合成向量的形式就是该算法的输出的最终结果,即HOG 向量。维数的计算公式为:? ,只说明如何利用HOG,并把所有训练样本的组合成一个矩阵。 ,只说明如何利用HOG,并把所有训练样本的组合成一个矩阵。

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    HOG详解与行人检测

    HOG概述HOG(Histogram of Oriented Gradient)在对象检测与模式匹配中是一种常见的算法,是基于本地像素块进行直方图的一种算法,对象局部的变形与光照影响有很好的稳定性 ,最初是用HOG来来识别人像,通过HOG+SVM训练,可以得到很好的效果,OpenCV已经有了。 HOG的大致流程如下:?? 详细解读 第一步:灰度化对HOG来说第一步是对输入的彩色图像转换为灰度图像,图像灰度化的方法有很多,不同灰度化方法之间有一些微小的差异,从彩色到灰度的图像转换可以表示如下:? 使用HOG数据HOG本身是不支持旋转不变性与多尺度检测的,但是通过构建高斯金字塔实现多尺度的开窗检测就会得到不同分辨率的多尺度检测支持。

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    C++ OpenCV之基本的LBP

    前言LBP(Local binary pattern)是一个易理解且有效的局部图像,应用很广泛。它具有旋转不变性和灰度不变性的显著的有点。已经广泛的应用于纹理分类、纹理分割、人脸图像分析等领域。 介绍 局部二值模式(Local binary patterns,LBP)是机器视觉领域中用于描述图像局部纹理的算子,具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是由T. Harwood 在1994年出,LBP在纹理分类问题上是一个非常强大的;如果LBP与HOG结合,则可以在一些集合上十分有效的升检测效果。LBP是一个简单但非常有效的纹理运算符。 LBP基本1.先奖图片转为灰度图 ?2.获图片的宽度和高度?3.创建一个空的输出图像,大小是原来的宽度高度减2,因为3*3的算法最两边是算不到的,所以我们用减2的大小。? 上图基本全部显示了出来,效果还是不错的。

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    DPM目标检测算法

    1、通过Hog模板来刻画每一部分,然后进行匹配。并且采用了金字塔,即在不同的分辨率上Hog有符号的HOG梯度,0-360度将产生18个梯度向量,无符号的HOG梯度,0-180度将产生9个梯度向量。 image.png 具体来说:首先,只无符号的HOG梯度,将会产生4*9=36维,将其看成一个4*9的矩阵,分别将行和列分别相加,最终将生成4+9=13个向量,得到13维,基本上能达到HOG 如上图所示,对于任意一张输入图像,其DPM图,然后将原始图像进行高斯金字塔上采样放大原图像,然后其DPM图(2倍分辨率)。 这些东西就是通过已有的人体,四肢等样本HOG然后经过svm训练而来的。

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    学习KNN(三)KNN+HOG实现手写数字识别

    学习KNN(一) 图像分类与KNN原理 学习KNN(二)KNN算法手写数字识别的OpenCV实现 学习KNN(三)KNN+HOG实现手写数字识别 在学习KNN(二)KNN算法手写数字识别的OpenCV实现我们直接将像素值作为 ,实现了KNN算法的手写数字识别问题,并得到了较好的准确率,但是就像其他机器学习算法一样,KNN的对象同样是,所以我们可以用一种算法配合KNN实现手写数字识别的任务。 下面用HOG原理及OpenCV实现中介绍的HOG算法,作为KNN的的输入,最后与像素值的结果进行对比。 在数据方面还是使用之前生成的5000张手写数字图片,并根据之前介绍的KNN与HOG的OpenCV实现,写出如下代码:#include #include #include using namespace int DescriptorDim;HOG描述子的维数 读训练数据 4000张 for (int i = 0; i < 10; i++) { for (int j =0;j

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    SVM算法在项目实践中的应用!

    一、HOG描述符HOG(Histogram of Oriented Gradients)HOG在对象检测与模式匹配中是一种常见的技术(深度学习之前),是基于本地像素块进行直方图的一种算法 ,对像局部的变形与光照影响有很好的稳定性,最初是用HOG来识别人像,通过HOG+SVM训练,可以得到很好的效果,OpenCV已经有相应的接口。 HOG是在2005年CVPR的会议发表,在图像手工方面具有里程碑式的意义,当时在行人检测领域获得了极大成功。 介绍以下Dalal等人的训练方法:正负样本的HOG;用正负样本训练一个初始的分类器,然后由分类器生产检测器;然后用初始分类器在负样本原图上进行行人检测,检测出来的矩形区域自然都是分类错误的负样本 ,这就是所谓的难例(hard examples);难例的HOG并结合第一步中的,重新训练,生成最终的检测器 ;这种二次训练的处理过程显著高了每个检测器的表现,一般可以使得每个窗口的误报率(

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    HoGSVM物品识别系统系统架构代码实践

    structure.png该系统仍然是基于滑动框+传统机器学习的目标识别系统,分为两个主要部分:HoG:从滑动框中出的子图中HoG支持向量机(SVM):以子图的HoG为输入,判断该子图中是否有物品 HoG该系统的最大贡献为出基于梯度的HoG(locally normalized Histogram of Oriented Gradient),该的计算流程分为5步,分别如下所示:? 归一化的归一化基于block结构,该结构由一些cell组成,分为R-HoG和C-HoG两种。其中R-HoG应用较多,由相邻的构成方形的cell,block可以相互重叠,可以参考重叠的池化。 除了这种标准化方式,论文中还到了基于周围cell的标准化方式,但效果不佳。组合计算完成后,将所有block组合为一个向量,该向量即为后端SVM的输入。 SVM(支持向量机)使用支持向量机判断候选框中是否有物品,支持向量机的输入为组合成向量的HoG,输出为是否是待检测物品。

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