matlab练习程序(HOG方向梯度直方图)http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.html HOG(Histogram of Oriented Gradient)方向梯度直方图,主要用来提取图像特征,最常用的是结合svm进行行人检测. 算法流程图如下(这篇论文上的): 下面我再结合自己的程序,表述一遍吧: 1.对原图像gamma校正,img=sqrt(img); 2.求图像竖直边缘,水平边缘,边缘强度,边缘斜率. 3.

一.基本HOG算法 HOG特征最早出现在SIFT算法中,由于其极强的图像特征描述能力,逐渐被人们熟知和广泛运用,其在目标检测方面表现尤为突出. HOG特征提取过程 步骤一:遍历图像每个像素点,以其为中心取8*8像素领域作为网格(block)区域: 步骤二:将网格(block)区域平均分成4个大小相等的细胞单元(cell),每个细胞单元的大小是4*4个像素: 步骤三:计算所有细胞单元(cell)中的每个像素的梯度幅值和梯度方向,梯度算子使用中心算子[1,0,-1]: 其中,H(x,y)为每个像素水

HOG(Histograms of Oriented Gradients )梯度方向直方图 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.此方法使用了图像的本身的梯度方向特征,类似于边缘方向直方图方法,SIFT描述子,和上下文形状方法,但其特征在于其在一个网格密集的大小统一的方格单元上计算,而且为了提高精确度使用了重叠的局部对比度归一化的方法. 这篇文章的作者Navneet Dalal和Bi

梯度直方图特征(HOG) 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. HOG特征是一种局部区域描述符,它通过计算局部区域上的梯度方向直方图来构成人体特征,能够很好地描述人体的边缘.它对光照变

简介 本文介绍如何使用matlab定制自己的直方图. 关键 使用Matlab的 bar() 函数创建柱状图 bar() 画的bin的高度跟数据相关 bar() 数据每一列一个group,有几列数据就画出几组柱状图 坐标轴显示的刻度叫 XTick 或 YTick 注意gca和gcf的区别,可以doc他们分别查看相关说明 示例代码 close all; clc clear; % bins data num_bins = 5; num_methods = 3; data = rand(num_bins

G=imread('aini555.jpg'); I=rgb2gray(G); J=histeq(I); %直方图均衡化,这一个函数就可以做到均衡化的效果 figure, subplot(),imshow(uint8(I)); title('原图') subplot(),imshow(uint8(J)); title('均衡化后') figure, subplot(),imhist(I,); title('原图像直方图'); subplot(),imhist(J,); title('均衡化后的直

图像的灰度直方图(H是图像a.bmp的数据矩阵) imhist(H):%显示a的直方图 histeq(H); %将图像a进行直方图均衡化 adapthisteq(H); %将图像a进行直方图均衡化 imhist函数只能处理二维数据,因此处理RGB图像,需先转化成灰度图像,显示灰度直方图. 例1:显示图像灰度直方图并进行直方图均衡化. H=rgb2gray(imread('peppers.png')); subplot(3,2,1); imshow(H); title('原图'); subplot

直接上代码,利用hist绘制频次直方图和频率直方图... %rand Fs=1000;N=10000; t=0:1/Fs:(N-1)/Fs; X1=rand(1,length(t)); subplot(221) plot(t,X1);xlabel('时间(s)');ylabel('一个有10000点样本的随机信号的取值') title('一个有10000点样本的随机信号:0-1均匀分布的白噪声'); % randn用法X3=mean3+sqrt(var3).*randn(1,N) %Fs=100

本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法,因为在opencv中已经集成了hog这个类.其实使用起来是很简单的,从后面的代码就可以看出来.本文参考的资料为opencv自带的sample. 关于opencv中hog的源码分析,可以参考本人的另一篇博客:opencv源码解析之(6):hog源码分析 开发环境:opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCreator2.5. 实验功能: 单击Open Image按钮,选择需要进行人检测的一张图片,确定后自动显示出来.该图片

直方图匹配本质上是让两幅图像的累积直方图尽量相似,累积直方图相似了,直方图也就相似了. 把原图像img的直方图匹配到参考图像ref的直方图,包括以下几个步骤: 1. 求出原图像img的累积直方图img_accu: 2. 求出参考图像ref的累积直方图ref_accu: 3. 灰度级g在img_accu中对应的值记为img_accu_g,找出ref_accu中与ref_accu_g最接近的值,记为ref_accu_G,记该值对应的灰度级为G: 4. 根据g和G的对应关系,得到img经过匹配之后的直

%%matlab实现hog特征 %修改自http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.html %input: img %output: final_descriptor clear all; close all; clc; %img=double(imread('lena.jpg')); %img=imread('man.png'); img=imread('e:/work/matlab/data/252.jpg'); im

matlab练习程序(HOG方向梯度直方图) HOG(Histogram of Oriented Gradient)方向梯度直方图,主要用来提取图像特征,最常用的是结合svm进行行人检测. 算法流程图如下(这篇论文上的): 下面我再结合自己的程序,表述一遍吧: 1.对原图像gamma校正,img=sqrt(img); 2.求图像竖直边缘,水平边缘,边缘强度,边缘斜率. 3.将图像每16*16(取其他也可以)个像素分到一个cell中.对于256*256的lena来说,就分成了16*16个cell了

结合这周看的论文,我对这周研究的Histogram of oriented gradients(HOG)谈谈自己的理解: HOG descriptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域,用于目标检測的特征描写叙述器.这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值.这样的方法跟边缘方向直方图(edge orientation histograms).尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform descriptors)以及形状上下文方法( shape c

注:本系列来自于图像处理课程实验,用Matlab实现最主要的图像处理算法 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g.通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数參数传入.定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代

1.介绍 HOG(Histogram of Oriented Gradient)是2005年CVPR会议上,法国国家计算机科学及自动控制研究所的Dalal等人提出的一种解决人体目标检测的图像描述子,该方法使用梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradients,简称HOG)特征来表达人体,提取人体的外形信息和运动信息,形成丰富的特征集. 2.生成过程 1)图像归一化 归一化图像的主要目的是提高检测器对光照的鲁棒性,因为实际的人体目标可能出现的各种不同的场合,检测器,必须

一.前言 本篇主要针对牟新刚编著<基于FPGA的数字图像处理及应用>第六章第五节中直方图统计相关类容进行总结,包括代码实现及 基于Modelsim的仿真.书读百遍,其意自现. 2020-03-09 22:16:07 二.基于FPGA的直方图算法统计原理 设计难点: (1)统计工作至少要等到当前图像“流过”之后才能完成.此限制决定了我们不可能对统计工作进行流水统计和输出. (2)必须对前期的统计结果进行缓存. (3)在下一次统计前需要将缓存结果清零. 在直方图统计中,我们一般选择片内双口RAM作

1.图像反转 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');J=double(I);J=-J+(256-1);                 %图像反转线性变换H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50

(转载请注明作者和出处 楼燚(yì)航的blog :http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 未经允许请勿用于商业用途) DPM目前使非神经网络方法里面较好的目标检测程序,作者呢也是Fast RCNN的作者 Ross Girshick,真的是牛人,这个模型是在2010年被提出的DPM的全称也就是Deformable Part Model,可变形部件模型.其主要思想是根据弹簧形变模型提出的,也就是一个目标物时分为主部分和子部件,分别叫做root和

转载自: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681 SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度

SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果.整个算法分为以下几个部分: 1. 构建尺度空间 这是一个初始化操作,尺度空间