特徵檢測之HOG

參考：

原始碼解讀)

下面給出opencv的hog特徵提取**：

hogdescriptor類可以完成hog的特徵提取過程，建構函式

hogdescriptor(size win_size=size(64, 128), size block_size=size(16, 16

), size block_stride=size(8, 8), size cell_size=size(8, 8
), 
int nbins=9, double win_sigma=default_win_sigma,
double threshold_l2hys=0.2, bool gamma_correction=true
, 
int nlevels=default_nlevels);

win_size 檢測視窗大小為128*64;

block_size block大小為16*16；

block_stride block

在檢測視窗中上下移動尺寸為8*8；

cell_size cell大小為8*8；

1個cell的梯度直方圖化成9個bin；

//滑動視窗在檢測中滑動的尺寸為8*8；

**中的乙個hog描述子是針對乙個檢測視窗而言的，所以乙個檢測視窗共有105= ((128-16)/8+1)*((64-16)/8+1)個block；乙個block中有4個cell，而乙個cell的hog描述子向量的長度為 9；所以檢測視窗的hog向量長度=3780=105*4*9維。

void

main()

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基於Hog特徵的行人檢測

1 先建立相應的txt檔案 f pedestrian image 00000101 0.png f pedestrian image 00000105 0.png f pedestrian image 00000108 0.png f pedestrian image 00000110 0.png ...

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opencv中提供了hog的行人檢測 pedestrain detection 類。cv hogdescriptor類的建構函式的各引數的定義 cpp view plain copy cv wrap hogdescriptor winsize 64,128 detect window blocksi...