HOG原理介绍与Python实践

最新推荐文章于 2022-09-28 16:28:03 发布
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本文探讨了使用Histogram of Oriented Gradients (HOG)特征进行车辆标志识别的方法，介绍了HOG特征在图像处理和目标检测中的应用，通过实例演示了如何利用HOG特征训练模型并实现对车辆标志的有效识别。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://gurus.pyimagesearch.com/lesson-sample-histogram-of-oriented-gradients-and-car-logo-recognition/?email=chenxiao97619@gmail.com#

python 方向梯度直方图(HOG)算法 【附两种实现方法并可视化】
weixin_43896283的博客
07-13 441
方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient，HOG）：是应用在计算机视觉和图像处理领域，用于目标检测的特征描述器。是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值。这种计算方法与边缘方向直方图EOH，尺度不变特征转换SIFT以及形状上下文方法有很多相似之处，但与他们的不同点是：HOG描述器是在一个网格密集的大小统一的单元上计算，而且为了提高性能，还采用了重叠的局部对比度归一化技术。HOG特征结合支持向量机SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。
python实现HOG算法
ch_musk的博客
05-24 2565
过程： HOG特征提取方法就是将一个image（你要检测的目标）： 1）灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）（必须灰度化）； 2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰； 3）计算图像每个像素的梯度（包括大小和方向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰（可以用sobel算法）。 4）将图像划分成小cells（例如6*6像素/cell）； 5）统计每个cel
HOG Python源码
04-26
主要为hog 方向梯度直方图函数的实现，输入图像，输出特征，为简化版代码，基本按照步骤实现了hog特征的提取，为python实现，感谢您的学习。
HOG_SVM的python实现
07-03
HOG提取特征，svm分类，python语言实现
80行Python实现-HOG梯度特征提取
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一番の宝物
05-02 4万+
本文用80行代码的Python实现了HOG算法，代码在Github Hog-feature，虽然OpenCV有实现好的Hog描述器算法，但是本文目的是完全理解HOG特征提取的具体方法和实现原理，以及检验相关参数对实验结果的影响，提升检测到的特征的性能以及优化代码的运行速度。.方法简介方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HO
SVM模式识别系统设计与实现代码详解：基于HOG特征与Python实践
本篇文章详细介绍了基于支持向量机(SVM)的模式识别系统的开发与实现过程。主要内容包括以下几个方面： 1. **研究内容与目标**： - 系统的核心任务是利用SVM进行图片分类，这是一种监督学习方法，适用于二元分类...
定向梯度直方图(HOG)描述符-python源码.zip
最新发布
05-02
定向梯度直方图（Histogram of ...深入理解HOG描述符的原理和Python实现，对于进行计算机视觉相关的项目开发至关重要，特别是涉及物体检测和图像分类的场景。通过实践案例和源码分析，可以更直观地掌握这一技术。
HOG算法原理详细解读与实现
在本文件中，我们希望通过对HOG算法原理的详细讲解，让读者能够深入理解其机制，并且能够掌握如何在实践中运用HOG算法提取图像特征，从而为后续的目标检测工作打下坚实的基础。" 【补充说明】：由于文件名称列表中...
Opencv3.0 手写数字识别（Hog特征+SVM分类器）
06-01
在实践中，你需要将这些代码与合适的图像数据集结合，以运行和验证手写数字识别的完整流程。 总的来说，OpenCV 3.0结合HOG特征和SVM分类器提供了一种高效的手写数字识别解决方案。通过理解这两个技术的工作原理，并...
在Python中使用HOG-Linear SVM进行人体检测.zip
08-25
在Python中，人体检测是一项常见的计算机视觉任务，用于在图像或视频流中定位和识别人类个体。...对于初学者来说，这是一个很好的实践项目，可以帮助他们深入理解计算机视觉和机器学习的基本原理。
基于像素梯度的深度学习：Pytorch：基于像素梯度的深度学习（HOG + CNN）
02-20
Pytorch：基于像素梯度的深度学习（HOG + CNN） 概述 一种新颖的基于像素梯度的CNN。 为CNN的输入制作“像素渐变数组” 。 与基于灰度图像的普通CNN相比，精度更高。 Pytorch实现为自定义的torchvision.transforms 。 像素渐变阵列 图像的梯度方向是图像处理中的基本组成部分之一，并且经典用于“定向直方图（HOG）功能”，这是最成功的描述符之一。 该存储库是将其带入深度学习领域的建议： 制作量化像素渐变的3维数组（=“像素渐变数组”）。 使用像素梯度阵列作为深度学习模型（例如CNN）的输入。 像素渐变阵列的生成总结如下。 评估 通过使用MNIST数据集进行图像分类。 有关更多详细信息，请参见demo_mnist.py。 结果 火炬实施 如何在pytorch模型中实现像素渐变阵列。 步骤1：必要的模块 import numpy as n
HOG特征提取算法的过程
petSym的博客
03-06 1699
https://www.cnblogs.com/zhehan54/p/6723956.html 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。 Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。...
CNN中添加HOG特征的pytorch实现——基于Alexnet
Consult_
09-28 2552
CNN中添加HOG特征的pytorch实现——基于Alexnet
求讲解：基于opencv的hog＋svm的小狮子布娃娃识别代码，如何改成识别多个种类的布娃娃
weixin_46598026的博客
03-18 212
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Python基于HOG+SVM/RF/DT等模型实现目标检测[行人检测]
Together_CZ的博客
06-01 1807
当下基本所有的目标检测类的任务都会选择基于深度学习的方式，诸如：YOLO、SSD、RCNN等等，这一领域不乏有很多出色的模型，而且还在持续地推陈出新，模型的迭代速度很快，其实最早实现检测的时候还是基于机器学习去做的，HOG+SVM就是非常经典有效的一套框架，今天这里并不是说要做出怎样的效果，而是基于HOG+SVM来实践机器学习检测的流程。这里为了方便处理，我是从网上找的一个数据集，主要是行人检测方向的，当然了这个用车辆检测、火焰检测等等的数据集都是可以的，本质都是一样的。首先看下数据集，数据集主要分为两个类
使用HOG方法提取图片特征（python写）
主要是关于代码方面的内容，包括但不限于Python、MATLAB、ENVI、ArcGIS
09-07 1万+
最近在用python写图片检索的代码，从网上看到可以使用HOG方法提取图片的特征，所以自己就根据网上的代码进行了一下修改，只使用HOG特征提取特征，并将提取出来的特征以数组的形式打印出来。` 下面是我的代码示例： import numpy as np from PIL import Image from skimage.feature import hog size = 256 def g...
图像的特征工程：HOG特征描述子的介绍
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10-10 2254
介绍 在机器学习算法的世界里，特征工程是非常重要的。实际上，作为一名数据科学家，这是我最喜欢的方面之一!从现有特征中设计新特征并改进模型的性能，这就是我们进行最多实验的地方。 世界上一些顶级数据科学家依靠特征工程来提高他们在竞赛排行榜得分。我相信你甚至会在结构化数据上使用各种特征工程技术。 我们可以将此技术扩展到非结构化数据(例如图像)吗?对于计算机视觉爱好者来说，这是一个有趣的问题，我们将在本...
HOG算法解读：HOG特征及其python代码实现
pangxing6491的博客
01-05 911
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HOG原理与OpenCV实现
zhangxu
04-28 4万+
方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）于2005年提出，是一种常用的特征提取方法，HOG+SVM在行人检测中有着优异的效果。 HOG特征提取算法原理 在一幅图像中，梯度或边缘的方向密度分布能够很好地描述局部目标区域的特征，HOG正是利用这种思想，对梯度信息做出统计，并生成最后的特征描述。在HOG中，对一幅图像进行了如下划分： 图像(i...
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