【特征检测】HOG特征算法

最新推荐文章于 2025-09-27 10:55:22 发布
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#目标检测

博客介绍了用于目标检测的HOG特征算法，HOG特征算法在特征检测方面发挥作用，可助力目标检测任务。
HOG特征提取算法原理
krais_wk的博客
07-19 3万+
1.算法基本流程 　　在一幅图像中，方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）能够很好地描述局部目标区域的特征，是一种常用的特征提取方法，HOG+SVM在行人检测中有着优异的效果。在HOG中，对一幅图像进行了如下划分： 图像(image)->检测窗口(win)->图像块(block)->细胞单元(cells) 流程图如下： ...
机器学习 之 Hog特征
苏的专栏
01-05 2024
Hog特征综述背景方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。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特征。它是一种能够很好地描述图像局部纹理或边缘的方向密度分布的一种特征。Hog特征结合 SVM分类器用于行人检测具有很好效果。两个概念像素点梯度与梯度方向假设图像中像素点(x,y)的
hog特征算法
04-12
HOG（Histogram of Oriented Gridients的简写）特征检测算法，最早是由法国研究员Dalal等在CVPR-2005上提出来的，一种解决人体目标检测的图像描述子，是一种用于表征图像局部梯度方向和梯度强度分布特性的描述符。其主要思想是：在边缘具体位置未知的情况下，边缘方向的分布也可以很好的表示行人目标的外形轮廓。 Dalal等提出的HOG+SVM算法，在进行行人检测取得了极大地成功后，更多新算法不断涌现，不过大都是以HOG+SVM的思路为主线。 HOG特征检测算法的几个步骤：颜色空间归一化—>梯度计算—>梯度方向直方图—>重叠块直方图归一化—>HOG特征。
【OpenCV基础】第四十课：HOG特征检测
最新发布
qq_34222839的博客
09-27 808
👉。
Histogram of Oriented Gridients(HOG) 方向梯度直方图
weixin_34357267的博客
08-06 2891
Histogram of Oriented Gridients，缩写为HOG，是目前计算机视觉、模式识别领域很常用的一种描述图像局部纹理的特征。这个特征名字起的也很直白，就是说先计算图片某一区域中不同方向上梯度的值，然后进行累积，得到直方图，这个直方图呢，就可以代表这块区域了，也就是作为特征，可以输入到分类器里面了。那么，接下来介绍一下HOG的具体原理和计算方法，以及一些引申。   1.分割图...
openCV特征提取与检测（六）-- HOG特征检测算法
DIAJEY的博客
08-28 9414
1.什么是HOG特征提取算法？ Hog，即方向梯度直方图 直方图就是数据分布的一种图形表现，类似于柱形图，每个柱形代表一组处于一定范围的数据。这些柱形也成为组（bins），柱形越高意味着某组数据越多 以下图灰度图像为例 像素值的范围在0-255之间，将这些值分为32组，每组包含8个像素值，所以第一组的范围是0-7，以此类推到248-255. 要创建直方图，就是将该途中的各个像素值，放到对应的组里。而上图中的薄饼有很多亮值，背景则很黑，因此直方图大致如下： 什么是方向梯度？ 方向很简单，指的就是图像梯度
OpenCV——HOG特征检测
DDsoup 24小时不打烊芜湖！
03-24 2307
基本概念 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。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特征。Hog特征结合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 主要思想：在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。（本质：梯度的统计信息，而梯度主要存在于...
基于 HoG 特征与 SVM 算法实现人脸检测的方法介绍
09-11
随着计算机视觉和机器学习技术的持续进步，基于HoG特征和SVM算法的人脸检测方法也在不断演进，例如通过引入深度学习技术来进一步提升特征提取和分类的性能。 此外，随着计算能力的提升和算法优化，这种方法在
基于C++的通过HOG+SVM训练进行行人检测算法代码实现
04-19
本项目聚焦于使用C++编程语言实现基于HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）特征和SVM（Support Vector Machine，支持向量机）分类器的行人检测算法。下面将详细解释HOG特征提取、SVM模型训练以及...
数字图像处理：SIFT算法与HOG算法特征检测.ppt
07-06
数字图像处理：SIFT算法与HOG算法特征检测 数字图像处理是指对数字图像进行处理和分析，以提取有用的信息。其中，特征检测是数字图像处理的重要步骤之一，它可以帮助我们提取图像中的关键信息。SIFT算法和HOG算法是...
基于hog特征的行人检测算法
03-30
用于在MATLAB平台上求基于hog特征的行人检测算法时，求hog特征的代码
HOG特征检测
andylanzhiyong的博客
12-01 3085
HOG特征检测，它是通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。 其中检测窗口Win、块Block、单元格Cell的基本信息 (1)大小： A、检测窗口：WinSize=128*64像素，在图像中滑动的步长是8像素(水平和垂直都是) B、块：BlockSize=16*16像素，在检测窗口中滑动的步长是8像素(水平和垂直都是) C、单元格：CellSize=8*8像素 D、梯度方向：一个...
Matlab已集成了HOG特征检测
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walle的博客
10-28 1万+
img = imread('cameraman.tif'); [featureVector,hogVisualization] = extractHOGFeatures(img); figure; imshow(img); hold on; plot(hogVisualization);
HOG特征检测---简述
liyuqian199695的博客
12-23 8168
HOG特征检测---简述 1、HOG介绍 HOG（histogram of oriented gradient），用于目标检测的特征描述子。一种解决人体目标检测的图像描述子，是一种用于表征图像局部梯度方向和梯度强度分布特性的描述符。 HOG特征原理： HOG的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述。通过将整幅图像分割成小的连接区域（称为cells），每个
特征检测之HOG特征算法详解及Opencv接口使用
yohnyang的博客
02-17 4154
特征检测之HOG特征算法详解及Opencv接口使用
opencv特征检测 HOG特征算法
apple_52030329的博客
06-21 2238
Hog 算法的工作原理是创建图像中梯度方向分布的柱状图，然后以一种非常特殊的方式对其进行归一化。这种特殊的归一化使得Hog 能够有效地检测物体的边缘，即使在对比度很低的情况下也是如此。这些标准化的柱状图被放在一个特征向量（称为 HOG 描述符）中，可以用来训练机器学习算法，例如支持向量机（SVM），以根据图像中的边界（边）检测对象。由于它的巨大成功和可靠性，HOG 已成为计算机视觉中应用最广泛的目标检测算法之一。特征描述符是图像或图像补丁的表示形式，它通过提取有用信息并丢弃无关信息来简化图像。
图像特征提取
Ryan_e的博客
07-09 846
HOG特征
OpenCV行人检测实战：HOG特征算法应用
HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）特征是一种用于物体检测的特征描述子。它通过计算图像局部梯度的方向与大小，并将这些信息编码为方向直方图的形式来表示物体的形状和结构信息。HOG特征具有...
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