HOG特征提取之HOGDescriptor类

原文转自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_26898461/article/details/46786285

最近要做图像特征提取，可能要用下HOG特征，所以研究了下OpenCV的HOG描述子。OpenCV中的HOG特征提取功能使用了HOGDescriptor这个类来进行封装，其中也有现成的行人检测的接口。

然而，无论是OpenCV官方说明文档还是各个中英文网站目前都没有这个类的使用说明，所以在这里把研究的部分心得分享一下。

      首先我们进入HOGDescriptor所在的头文件，看看它的构造函数需要哪些参数。 

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1. CV_WRAP HOGDescriptor() : winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8),  
2.     cellSize(8,8), nbins(9), derivAperture(1), winSigma(-1),  
3.     histogramNormType(HOGDescriptor::L2Hys), L2HysThreshold(0.2), gammaCorrection(true),   
4.     nlevels(HOGDescriptor::DEFAULT_NLEVELS)  
5. {}  

 

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1. CV_WRAP HOGDescriptor(Size _winSize, Size _blockSize, Size _blockStride,  
2.               Size _cellSize, int _nbins, int _derivAperture=1, double _winSigma=-1,  
3.               int _histogramNormType=HOGDescriptor::L2Hys,  
4.               double _L2HysThreshold=0.2, bool _gammaCorrection=false,  
5.               int _nlevels=HOGDescriptor::DEFAULT_NLEVELS)  
6. : winSize(_winSize), blockSize(_blockSize), blockStride(_blockStride), cellSize(_cellSize),  
7. nbins(_nbins), derivAperture(_derivAperture), winSigma(_winSigma),  
8. histogramNormType(_histogramNormType), L2HysThreshold(_L2HysThreshold),  
9. gammaCorrection(_gammaCorrection), nlevels(_nlevels)  
10. {}  

 

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1. CV_WRAP HOGDescriptor(const String& filename)  
2. {  
3.     load(filename);  
4. }  

 

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1. HOGDescriptor(const HOGDescriptor& d)  
2. {  
3.     d.copyTo(*this);  
4. }  

  我们看到HOGDescriptor一共有4个构造函数，前三个有CV_WRAP前缀，表示它们是从DLL里导出的函数，即我们在程序当中可以调用的函数；最后一个没有上述的前缀，所以我们暂时用不到，它其实就是一个拷贝构造函数。

      下面我们就把注意力放在前面的构造函数的参数上面吧，这里有几个重要的参数要研究下：winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8), cellSize(8,8), nbins(9)。上面这些都是HOGDescriptor的成员变量，括号里的数值是它们的默认值，它们反应了HOG描述子的参数。这里做了几个示意图来表示它们的含义。

      窗口大小 winSize

      块大小 blockSize

      胞元大小 cellSize

      梯度方向数 nbins

      nBins表示在一个胞元（cell）中统计梯度的方向数目，例如nBins=9时，在一个胞元内统计9个方向的梯度直方图，每个方向为180/9=20度。

      HOG描述子维度

      在确定了上述的参数后，我们就可以计算出一个HOG描述子的维度了。OpenCV中的HOG源代码是按照下面的式子计算出描述子的维度的。 

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1. size_t HOGDescriptor::getDescriptorSize() const  
2. {  
3.     CV_Assert(blockSize.width % cellSize.width == 0 &&  
4.         blockSize.height % cellSize.height == 0);  
5.     CV_Assert((winSize.width - blockSize.width) % blockStride.width == 0 &&  
6.         (winSize.height - blockSize.height) % blockStride.height == 0 );  
7.     return (size_t)nbins*  
8.         (blockSize.width/cellSize.width)*  
9.         (blockSize.height/cellSize.height)*  
10.         ((winSize.width - blockSize.width)/blockStride.width + 1)*  
11.         ((winSize.height - blockSize.height)/blockStride.height + 1);  
12. }  

参考文献

      OpenCV中的HOG算法来源于Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, CVPR 2005。详细的算法可以参考这个文章。