21、目标检测与图像拼接算法解析

目标检测与图像拼接算法解析

1. 目标检测与跟踪

在目标检测与跟踪领域，为了实现高精度、低延迟和轻量级的目标检测与识别，我们探索并实现了方向梯度直方图（HOG）和 MobileNet - SSD 这两种算法。

1.1 方向梯度直方图（HOG）检测目标

HOG 最初由 Dalal 和 Triggs 应用于行人检测，通过强度梯度的定位来表征物体的结构、形状和外观。它也可用于提取其他物体的特征，例如硬币匹配，但算法性能可能会有所不同。

提取相关特征以检测物体的流程如下：
1. 计算梯度 ：使用以下公式分别计算梯度幅度和方向。
- 梯度幅度：
[G(y,x) = \sqrt{G_x(y,x)^2 + G_y(y,x)^2}]
- 梯度方向：
[\theta(y,x) = \arctan\left(\frac{G_x(y,x)}{G_y(y,x)}\right)]
2. 归一化 ：如果 (v) 是包含特定块中所有直方图的非归一化向量，(|v|_k) 是其 (k) - 范数（(k = 1, 2)），(s) 是一个小常数，则通过以下公式确定归一化因子。
- (L_1 - norm) 归一化：
[L_1 - norm = \frac{v}{\sqrt{|v|_2^2 + s^2}}]
- (L_2 - norm) 归一化：
[L_2 - norm = \frac{v}{\sqrt{|v|_1^2 + s^2}}]
- (L_1sqrt - norm) 归一化：
[L_1sqrt - norm