OpenCV梯度直方图HOG的实现

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本文详细介绍了如何使用OpenCV实现HOG算法,包括计算梯度、划分小区域、计算直方图、归一化及特征可视化的过程,强调了其在目标检测和行人识别中的应用。

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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

  1. 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
  1. 读入图像并预处理

我们选择一张行人的图像作为输入:


                
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