37、基于HOG特征的简单人脸检测器实现与优化

火锅TCP

于 2025-11-20 08:40:50 发布

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分类专栏：解锁Python数据科学文章标签： HOG特征人脸检测 SVM

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基于HOG特征的简单人脸检测器实现与优化

1. HOG特征提取基础

HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种在计算机视觉中广泛应用的特征描述符，它对于物体的形状和边缘信息有很好的表示能力。在使用HOG特征时，有两个重要的步骤：
- 直方图归一化 ：通过将每个单元格的直方图与相邻单元格块进行比较来归一化，这可以进一步抑制图像中光照变化的影响。
- 构建特征向量 ：从每个单元格的信息中构建一维特征向量。

在Scikit - Image项目中，提供了快速的HOG提取器，以下是一个简单的示例代码，用于提取图像的HOG特征并进行可视化：

from skimage import data, color, feature
import skimage.data
import matplotlib.pyplot as plt

image = color.rgb2gray(data.chelsea())
hog_vec, hog_vis = feature.hog(image, visualise=True)

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6),
                       subplot_kw=dict(xticks=[], yticks=[]))
ax[0].imshow(image, cmap='gray')
ax[0].set_title('input image')
ax[1].imshow(hog_vis)
ax[