OpenCV梯度直方图HOG的实现
本文将介绍如何使用OpenCV实现梯度直方图HOG(Histogram of Oriented Gradients)算法。这个算法在计算机视觉领域有广泛的应用,比如目标检测、行人识别等。
一、什么是梯度直方图HOG算法
HOG算法是一种特征提取算法,它可以从图像中提取出包含目标物体局部特征的描述符。HOG算法的核心就是计算图像中像素点的梯度方向和梯度大小,并利用梯度的方向信息,将图像划分为若干个小区域,计算每个小区域内的梯度方向直方图,最终将这些直方图拼接成一个长向量作为该图像的特征描述符。
二、算法实现
- 导入所需库
首先,我们需要导入所需的Python库,包括cv2、numpy和matplotlib。
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
- 读入图像并预处理
我们选择一张行人的图像作为输入: