人工特征之SIFT和HOG

本文介绍了SIFT(尺度不变特征变换)和HOG(梯度直方图)两种经典的人工特征提取方法。SIFT通过检测尺度空间的极值点,提取出稳定特征点,并生成128维描述符,适用于局部特征匹配。HOG特征则用于全局特征描述,常用于行人检测,通过对图像进行梯度计算、细胞单元构建和直方图绘制,最终得到3780维特征向量。

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计算机视觉相关的任务都需要先提取特征,然后基于所提取的特征做分类、分割、视觉问答等任务。现在主流的提取特征的方法,都是采用神经网络自动提取对任务起作用的特征,使用人工设计的特征已经成为过去时了。然而,笔者认为,对于每一个算法,找准它的细分领域,还是能够发光发热的,拿人工特征来说,比如当前任务为去除训练集中的相似图片,总不至于去收集一批新的数据,然后人工标注、训练模型等等步骤吧,所以,还是有必要了解一下传统的人工特征的。

1 SIFT(局部特征)

SIFT算法,全称为“Scale Invariant Feature Transform”,它可以用于检测图像中显著的、稳定的特征点,然后基于检测出的像素点所在的局部邻域,生成多维特征,该多维特征代表了对当前特征点的描述。

1.1 特征点检测

二维高斯函数定义如下,其中, σ \sigma σ表示标准差,
在这里插入图片描述
由信号处理相关知识可知,将图像函数与高斯函数卷积等同于将图像的频谱与高斯函数的傅里叶变换相乘,因为高斯函数的傅立叶变换仍然是高斯函数,因此这等同于对源图像进行了低通滤波,即平滑效果,而且, σ \sigma σ 值越大,滤波后的图像越模糊。
在这里插入图片描述
其中,对octave的解释可以参见如下一段话,

“In SIFT, an octave is the set of images generated by progressively blurring out an image. Scale level 5 means each octave will consist of 5 progressively blurred images.”

在得到DOG图像后,对于每一个octave的一组图像,查找所有的极值点,以下图为例,该极值点像素值大于局部8领域点和上下两个Scale的像素点,也就是说,定义一个极值点时,需要将当前像素点同9*2+8=26个像素值做比较。
在这里插入图片描述
在对所有的octave都执行上面的操作后,会得到很多的特征点,值得一提的是,这里空间尺寸较小的octave的特征点,需要映射到原图像上的对应坐标。

1.2 特征点描述

(1)对于每一个特征点,选取其 16 × 16 16\times16 16×16

<think>好的,我现在要回答用户关于HOG特征提取SIFT算法实现与比较的问题。首先,我需要回忆一下HOGSIFT的基本概念、步骤以及它们的应用场景。 用户提到了参考的两篇文献,一个是HOG用于人体检测的原文翻译,另一个是关于SIFTHOG人工特征文章。我需要结合这些资料来组织回答,同时遵循用户的格式要求,比如使用中文、正确的LaTeX格式、生成相关问题等。 首先,HOG特征提取。根据引用[1],HOG(方向梯度直方图)主要用于全局特征描述,常用于人体检测。步骤应该包括图像预处理、计算梯度、构建梯度方向直方图、块归一化等。我需要详细描述每个步骤,比如分块的大小,如何计算梯度,归一化的方法等。注意要使用行内数学公式,比如梯度计算可能涉及$G_x$$G_y$,用$...$包裹。 然后是SIFT算法。根据引用[2],SIFT属于局部特征,包括特征点检测、描述匹配。特征点检测使用高斯差分金字塔(DoG),描述子生成涉及主方向确定描述向量构建。这里需要提到关键点的定位,比如通过极值检测,以及描述子的生成步骤,比如4x4子区域、8方向直方图,形成128维向量。同样要注意数学表达,比如高斯函数$G(x,y,\sigma)$,或者DoG的计算公式。 接下来是比较部分。需要从特征类型(全局vs局部)、应用场景(人体检测vs图像匹配)、鲁棒性(尺度、旋转、光照变化)等方面对比。比如HOG对几何变化敏感,而SIFT对旋转尺度变化鲁棒。这部分需要结构清晰,可能用列表或分段说明。 实现方法部分,HOG可能需要使用图像处理库计算梯度,分块统计直方图;SIFT则需要实现高斯金字塔、关键点检测描述子生成。这部分可以提到OpenCV中的函数,如cv2.HOGDescriptorcv2.xfeatures2d.SIFT_create(),但用户可能更关注步骤而非具体代码,所以是否需要给出代码示例?用户的问题提到了实现方法,所以可能需要简要说明步骤,或者提到可以使用现有库来实现。不过用户没有明确要求代码,可能不需要详细代码块,但根据示例中的快速排序有代码,可能用户希望有代码示例。不过HOGSIFT的实现比较复杂,代码可能较长,这里可能需要简要说明步骤,或者指出使用库的方法。 最后生成相关问题,根据内容提出,比如HOG的改进方法,SIFT的替代算法,或者两者在目标检测中的比较应用等。 现在需要检查是否符合系统级指令:行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,中文回答,正确引用,生成相关问题。同时回答结构要清晰,分点说明。 可能的遗漏点:是否有独立公式需要展示?比如SIFT中的高斯差分公式,或者HOG的梯度计算。如果有,需要用$$...$$单独成段。例如,DoG的公式可以写成: $$ D(x,y,\sigma) = (G(x,y,k\sigma) - G(x,y,\sigma)) * I(x,y) $$ 但需要确认是否正确。或者梯度计算中的幅值方向: 梯度幅值:$M = \sqrt{G_x^2 + G_y^2}$ 方向:$\theta = \arctan\left(\frac{G_y}{G_x}\right)$ 这些是行内还是独立公式?根据用户示例,行内变量如$x^2$用行内,而积分例子虽然用括号包裹,但可能用户希望独立公式单独成段。可能需要将重要公式用独立格式,比如梯度计算中的幅值方向可以作为行内,而DoG公式作为独立公式。 另外,引用标注需要自然添加在段落末尾,如[^1][^2]。 现在组织内容: 1. HOG特征提取步骤: - 预处理(灰度化、归一化) - 计算梯度(使用Sobel算子,得到GxGy,计算幅值方向) - 分块分cell,统计cell内的方向直方图 - 块内归一化(比如L2-Hys) - 拼接所有块的特征向量 2. SIFT算法步骤: - 尺度空间极值检测(DoG金字塔,寻找极值点) - 关键点定位(去除低对比度边缘响应点) - 方向分配(统计梯度方向直方图,确定主方向) - 生成描述子(16x16区域分成4x4子块,每个子块8方向,共128维) 3. 比较: - 特征类型:HOG全局,SIFT局部 - 应用:HOG用于人体检测,SIFT用于匹配、识别 - 鲁棒性:SIFT对尺度、旋转、光照更鲁棒 4. 实现方法: - HOG可用OpenCV的HOGDescriptor - SIFT可用OpenCV的SIFT_create(注意专利问题,可能需特定版本) 然后生成相关问题,例如: 1. HOG特征在行人检测中的具体应用流程? 2. SIFT算法如何实现尺度不变性? 3. HOGSIFT在计算效率上的差异? 需要确保引用正确,比如在提到HOG用于人体检测时添加,SIFT步骤参考。 最后检查LaTeX语法是否正确,比如梯度计算的公式是否正确使用$包裹,独立公式是否用$$并单独成段。</think>### HOG特征提取与SIFT算法实现及比较 #### 1. HOG(方向梯度直方图)特征提取 HOG通过统计图像局部区域的梯度方向分布来描述全局特征,常用于人体检测。其步骤包括: 1. **图像预处理**:将图像转换为灰度图,并进行归一化。 2. **计算梯度**:使用Sobel算子计算每个像素的横向梯度$G_x$纵向梯度$G_y$,梯度幅值为$M = \sqrt{G_x^2 + G_y^2}$,方向为$\theta = \arctan\left(\frac{G_y}{G_x}\right)$。 3. **分块与统计**:将图像划分为小的细胞单元(Cell,如$8 \times 8$像素),每个Cell内统计梯度方向的直方图(通常分为9个方向区间)。 4. **块归一化**:将多个Cell组合成块(Block,如$2 \times 2$ Cell),对块内直方图进行L2-Hys归一化以消除光照影响。 5. **特征拼接**:将所有块的直方图串联形成最终的特征向量。 #### 2. SIFT(尺度不变特征变换)算法 SIFT是一种局部特征描述算法,对尺度、旋转光照变化具有鲁棒性。其实现分为以下步骤: 1. **尺度空间极值检测**:构建高斯金字塔,通过高斯差分(DoG)函数检测关键点: $$ D(x,y,\sigma) = (G(x,y,k\sigma) - G(x,y,\sigma)) * I(x,y) $$ 其中$G$为高斯函数,$I$为图像,$k$为尺度因子。 2. **关键点定位**:通过插值精确定位极值点,并剔除低对比度边缘响应点。 3. **方向分配**:在关键点邻域计算梯度方向直方图,确定主方向辅助方向。 4. **生成描述子**:将关键点邻域划分为$4 \times 4$子区域,每个子区域计算8方向的梯度直方图,最终生成128维描述向量。 #### 3. HOGSIFT的比较 | 特性 | HOG | SIFT | |--------------|------------------------------------------|-------------------------------------------| | **特征类型** | 全局特征(整体图像统计) | 局部特征(关键点周围描述) | | **应用场景** | 行人检测、物体分类 | 图像匹配、三维重建、目标识别 | | **鲁棒性** | 对几何变化敏感 | 对尺度、旋转、光照变化鲁棒 | | **计算复杂度** | 较低(无需多尺度分析) | 较高(需构建高斯金字塔关键点匹配) | #### 4. 实现方法 - **HOG**:可使用OpenCV的`cv2.HOGDescriptor`类,支持自定义块、Cell大小方向分桶数。 ```python import cv2 hog = cv2.HOGDescriptor() features = hog.compute(image) ``` - **SIFT**:需注意OpenCV的专利限制(部分版本需编译选项开启): ```python sift = cv2.SIFT_create() keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None) ```
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