來(lái)源：投稿 作者：小灰灰

編輯：學(xué)姐

# HOG特征

HOG特征( Histogram of Oriented Gradients 方向梯度直方圖）是一種在圖像上找到特征描述子，主要通過(guò)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)圖像局部區(qū)域的梯度方向直方圖來(lái)構(gòu)成特征。來(lái)源于cvpr2015 年論文。

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公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)“HOG”

得pdf版論文

算法流程

1、進(jìn)行圖像預(yù)處理

2、計(jì)算梯度

1. 圖像預(yù)處理

1.1 圖像灰度化，gamma矯正

我們先讀入彩色圖像，然后轉(zhuǎn)換成灰度圖像，采用gamma校正對(duì)輸入的圖像進(jìn)行顏色空間的歸一化，主要作用是調(diào)節(jié)圖像的對(duì)比度，可以降低局部的陰影和光照變換的影響，可以抑制噪音。

圖片one.png，是一個(gè)64*64的圖片。

這是原始圖片，灰度圖片，不同比例的gamma校正之后的圖片。

其中我們將一張灰度圖片表示以下的矩陣

np.max(img)=203，img/float(np.max(img))是以下結(jié)果。

那么什么是gamma校正？

就是將歸一化之后的像素值，也就是將0.15763547 的1/1.5,1.5次方，例如0.15763547的1/1.5 次方就等于0.29181165，依次可以計(jì)算得出以下值。

2. 計(jì)算梯度圖

我們需要計(jì)算圖像的水平和垂直方向的梯度，以剛開(kāi)始圖片為主。

我們以下面像素為例，計(jì)算圖像的梯度。

計(jì)算中心點(diǎn)0.078431375的梯度大小，其中0.078431375(A)的坐標(biāo)點(diǎn)為(x,y)：

水平梯度計(jì)算公式是：

垂直梯度計(jì)算公式：

那么梯度幅度計(jì)算公式：

梯度方向計(jì)算公式：

根據(jù)上面的計(jì)算，我們可以調(diào)用sobel算子，進(jìn)行計(jì)算。

可以看到下圖，分別是gx,gy的圖像顯示，以及幅度和方向的可視化。

這是其中的計(jì)算得出的結(jié)果。

上面是整個(gè)的HOG特征的計(jì)算公式，但是因?yàn)槭钦麖垐D片計(jì)算的，計(jì)算量大，等等一些缺點(diǎn)，所以我們可以選用8x8，4x4的小的cell可以用于計(jì)算HOG特征。

這里以16x16作為例子進(jìn)行展示;

原圖是64*64，其中pixels_per_cell=(16, 16),是用來(lái)設(shè)置cell的大小。

—?完?—

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