Fih*_*hop 7 opencv computer-vision
我在第二步中遇到一个问题,就是在空间单元上累积加权投票以获得梯度方向.
假设细胞是8*8.让我用两个矩阵GO[8][8]([1 9]),GM[8][8]分别代表梯度方向和梯度大小.梯度方向的范围从0 - 180和有9方向箱.
根据我对HOG的理解,对于单元格中的每个像素,将其渐变幅度添加到其对应的方向区域.通过这种方式,我们可以得到每个细胞的直方图.
但有一句让我感到困惑.
" 为了减少混叠,投票(梯度幅度)在方向和位置的相邻二进制中心之间进行三线插值. " 1
为什么插值？如何插值？有人能解释得更详细吗？没有减少混叠.
提前致谢.
1这句话在Navneet Dalal的PHD论文中,第38页,第4行.
插值是计算直方图的标准技术.这里的想法是,每个值不是简单地放置在一个箱子中,而是分布在两个相邻箱子之间(假设1d直方图),基于它离原箱子中心有多远.
这样做的目的是处理测量中的小错误可能导致将值放入不同的bin中的情况.对于任何类型的直方图,这是一件非常好的事情,不仅仅是针对HOG,假设你有CPU周期.
对于2D和3d直方图,还存在双线性和三线性插值,其中每个值分别在4到8个相邻区间之间分布.
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