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hog特征，hog特征向量進行融合時必須降維嗎

來源：整理 時間：2023-08-15 16:07:23 編輯：智能門戶 手機版

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1，hog特征向量進行融合時必須降維嗎

針對禁令交通標志牌提出了一種基于HOG-LBP自適應融合特征的交通標志檢測方法,將標志圖片等分為多個不重疊的塊,每塊內(nèi)將加權后的HOG和LBP特征進行串行融合作為
不明白啊 = =！

hog特征向量進行融合時必須降維嗎

2，hog 特征圖怎么畫matlab

我覺得你可以提取特征 通過機器學習訓練來進行分類，你總不會只分類兩者圖片吧，比如我要區(qū)別人和非人的圖片，我就提取HOG（梯度直方圖特征）利用adaboost訓練樣本（樣本中包含人和非人的圖片），用得到的分類器對檢測樣本（有人和非人的），這樣一般能區(qū)別任何非人，而分類問題大多這么做的， 至于你這種圖像 我覺得用gradient特征 或者FDF特征來區(qū)分

hog 特征圖怎么畫matlab

3，hog特征提取出來后放在矩陣中是怎樣的

hog特征提取出來 是一個數(shù)組，將數(shù)組中的元素逐個賦值在矩陣中，表現(xiàn)出來的是每個block中包含的所有cell中的向量
針對禁令交通標志牌提出了一種基于HOG-LBP自適應融合特征的交通標志檢測方法,將標志圖片等分為多個不重疊的塊,每塊內(nèi)將加權后的HOG和LBP特征進行串行融合作為
額

hog特征提取出來后放在矩陣中是怎樣的

4，HOG特征與Haarlike特征哪種特征更好些

應該說，泛泛的說沒有一個定論。 不同模型的特征提取方法針對于不同的檢測目標會有大相徑庭的效果的 像HOG就比較適用于人整體的檢測，而HAAR更傾向于人臉的識別 至于這其中原因，一部分是因為數(shù)學（這個真的超復雜，不是一兩句就能講明白的），另一部分便是大量的經(jīng)驗所致，你可以看到每一篇外文的論文最后都會有一個專門的部分是將testresult的，會有效果比較。

5，梯度方向直方圖提取的是什么紋理還是邊緣特征

方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gridients），縮寫為HOG，是目前計算機視覺、模式識別領域很常用的一種描述圖像局部紋理的特征。這個特征名字起的也很直白，就是說先計算圖片某一區(qū)域中不同方向上梯度的值，然后進行累積，得到直方圖，這個直方圖呢，就可以代表這塊區(qū)域了，也就是作為特征。
亂哄哄強頸包工隊稚突

6，怎么使用opencv提取hog特征

HOG特征提取方法就是將一個image：1. 灰度化（將圖像看做一個x,y,z（灰度）的三維圖像）2. 劃分成小cells（2*2）3. 計算每個cell中每個pixel的gradient（即orientation）4. 統(tǒng)計每個cell的梯度直方圖（不同梯度的個數(shù)），即可形成每個cell的descriptorint _tmain(int argc, char** argv) Mat trainImg; //需要分析的圖片 trainImg=imread("1.jpg",1); //讀取圖片 HOGDescriptor *hog=new HOGDescriptor(cvSize(3,3),cvSize(3,3),cvSize(5,10),cvSize(3,3),9); //具體意思見參考文章1,2 vector<float>descriptors;//結果數(shù)組 hog->compute(trainImg, descriptors,Size(1,1), Size(0,0)); //調(diào)用計算函數(shù)開始計算 printf("%d\n",descriptors.size()); //打屏一下結果數(shù)組的大小，看看是否符合文獻2的預估， 發(fā)現(xiàn)完全一樣，那篇文章很給力 sift("1.jpg"); //這是我改寫的sift... for (int i=0;i<kp.size();i++) printf("keypoint %d at %f %f\n",i,kp[i].first,kp[i].second); if (kp[i].first==picw) kp[i].first--; if (kp[i].first==0) kp[i].first=1; if (kp[i].second==pich) kp[i].second--; if (kp[i].second==0) kp[i].second=1; int pos=(kp[i].second-1)*(picw-2)+kp[i].first-1; for (int j=0;j<9;j++) res[j]+=descriptors[pos*9+j]; } } puts("result:"); for (int i=0;i<9;i++) printf("%lf ",res[i]); //結果以文字輸出。。。 puts("");IplImage * respic; //結果以直方圖輸出，里面有個res.jpg是我畫的直方圖背景圖，沒有這個圖跑不了程序，把從這以下代碼注釋32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333337376263掉吧 if ((respic = cvLoadImage("res.jpg", 1)) == 0) return -1; double maxx=0; for (int i=0;i<9;i++) if (maxx<res[i]) maxx=res[i]; for (int i=0;i<9;i++) cvRectangle(respic, cvPoint(150+51*i,(maxx-res[i])/maxx*(352-77)+77), cvPoint(201+51*i,351), CV_RGB(0, 0, 0), 1, 8, 0); CvFont font; cvInitFont( &font, CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 0.5, 0 ); itoa((int)maxx,outs,10); cvPutText(respic,outs,cvPoint(53,83),&font,CV_RGB(0, 0, 0)); cvNamedWindow("image1",1); cvShowImage("image1", respic); cvWaitKey(0); cvDestroyWindow("image1");}
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