HoG功能如何以图形方式表示？
the*_*hil 19 opencv image-processing feature-extraction computer-vision
我正在实现"人体检测的定向梯度直方图"中的"定向梯度直方图"功能,我希望将结果可视化.有关这些功能的所有论文都使用标准可视化,但我找不到有关如何生成这些功能的任何描述.我要感谢解释或有用的链接.
kil*_*gre 12
您在论文中看到的可视化可以解释如下:
描述符由覆盖网格中的图像窗口的M*N个单元组成.每个单元由边缘方向的直方图表示,其中离散化的边缘方向的数量是参数(通常为9).细胞直方图通过"星形"可视化,显示直方图中边缘方向的强度:特定方向越强,相对于其他方向越长.
注意,存在各种归一化方案:局部方案,其中仅针对相邻小区归一化的小区(如Dalal-Triggs的原始论文中)或全局方案,其中定向长度由所有小区归一化.还要注意,一些作者每个单元使用多个局部标准化(例如下面我指的那个),但是可视化只显示一个(或它们的平均值).
Felzenszwalb等人开创性工作的Matlab代码.通过在图像上绘制细胞来可视化细胞,其中强度通过边缘的强度而不是长度来可视化.您可以在这里给出的包中找到它(DPM).寻找名为HOGpicture.m的函数
下面的例子显示了一辆自行车的模型(来自Felzenszwalb等人),其中HoG由7*11个单元组成,每个单元有8个方向
sol*_*les 11
一个名为Jurgenwiki的博客有一些示例代码(称为get_hogdescriptor_visu()),用于在OpenCV中可视化HOG描述符.在过去,我将Jurgenwiki代码复制/粘贴到C++文件中,将我的HOG功能传递到其中get_hogdescriptor_visu(),并且可视化效果非常好.这是一个例子:
Jurgenwiki代码的一个警告是它希望您使用默认HOGDescriptor()参数(例如16x16块,8x8单元,9个方向箱).但是,如果您在自己中使用自定义参数HOGDescriptor,则可以调整Jurgenwiki代码以匹配您的HOG参数.
这个StackOverflow帖子也很有用.