python hog特征提取_从OpenCV + Python获取HOG图像特征?

本文展示了如何利用OpenCV库从图像中提取HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征。通过定义细胞大小、块大小、方向直方图数量等参数,计算HOG特征并平均每个细胞的梯度。最后,用matplotlib展示图像和特定角度的梯度直方图。

这里是仅使用OpenCV的一个解决方案:

import numpy as np

import cv2

import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.cvtColor(cv2.imread("/home/me/Downloads/cat.jpg"),

cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cell_size = (8, 8) # h x w in pixels

block_size = (2, 2) # h x w in cells

nbins = 9 # number of orientation bins

# winSize is the size of the image cropped to an multiple of the cell size

hog = cv2.HOGDescriptor(_winSize=(img.shape[1] // cell_size[1] * cell_size[1],

img.shape[0] // cell_size[0] * cell_size[0]),

_blockSize=(block_size[1] * cell_size[1],

block_size[0] * cell_size[0]),

_blockStride=(cell_size[1], cell_size[0]),

_cellSize=(cell_size[1], cell_size[0]),

_nbins=nbins)

n_cells = (img.shape[0] // cell_size[0], img.shape[1] // cell_size[1])

hog_feats = hog.compute(img)\

.reshape(n_cells[1] - block_size[1] + 1,

n_cells[0] - bloc

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