理解图像Garbor和HOG特征的提取方法及实例应用
前言:今天接触到了这两个特征,看了课本和博客后很蒙蔽,没有理解这两个特征,本篇博客的目的是只是参考其他的博客总结这两个特征,如果未来能研究和工作领域是这方面的话再回来自己研学,如有错误也欢迎指出。
Garbor特征



图像(image)->检测窗口(win)->图像块(block)->细胞单元(cells)
流程图如下:

2.计算图像梯度

即可写为:
每个像素梯度大小和方向可表示为:
其中,I(x,y)是图像在点(x,y)处的像素值。
梯度图像移除了不必要的信息,但是高亮了轮廓线。在每一个像素上,梯度都有大小和方向。对于彩色图像,3个通道的梯度都将被计算出来,然而图像素的梯度值为3个通道中最大的梯度值,角度也是最大角度。

对于图像中检测窗口的尺寸为64×64,假设给出块的尺寸为16×16,块步长为(8,8),经过计算:检测窗口中共滑动7×7=49个block。在一个块中选择细胞单元不再滑动,给出细胞单元的尺寸为(8,8),所以一个块中一共有2×2=4个cell。

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