在回顾了现有的基于边缘和梯度的描述符之后，我们通过实验证明了方向梯度(HOG)描述符的直方图网格在人类检测方面明显优于现有的特征集。...为了更好地保持光照、阴影等的不变性，在使用它们之前对局部响应进行对比归一化也是有用的。这可以通过在较大的空间区域(“块”)上累积局部直方图“能量”的度量，并使用结果对块中的所有单元格进行标准化来实现。...我们通常用平方R-HOG,即ς×ς网格的η×η像素每个含有β细胞取向箱,ς,η,β参数。图5显示了10 - 4 FPPW对应的时的漏检率。单元格大小和单元格中的块大小。...事实上，无论块大小如何，6-8像素宽的细胞都表现得最好——这是一个有趣的巧合，因为在我们的图像中，人类的四肢大约有6-8像素宽。2×2和3×3细胞块效果最好。...我们还尝试在整个描述符中包含具有不同单元格和块大小的多个块类型。这稍微提高了性能(在10 - 4 FPPW时提高了3%左右)，但代价是大大增加了描述符的大小。
上图中，b的尺寸是8x8, c的尺寸是4x4 接下来，对于每个单元格，计算单元格中每个点的梯度大小和方向(为了简单起见，梯度大小可以简单地假设为Sobel导数或任意两个连续的x和y像素值之间的差)。...接下来的操作是通过向右移动50%重叠的图像块和向下移50%重叠的图像块来覆盖整个图像。 最后，将所有这些直方图串联起来，形成一个一维向量，称为HOG特征描述符。...) hog_features.shape 参数 对这个问题：-块大小为16x16 -单元格大小为8x8 这使得pixel_per_cell = (8x8)并且cells_per_block = (2x2...在这8个容器中将放置16个梯度值，并将它们添加到每个容器中以表示该方向容器的梯度大小。当两个连续箱子之间的梯度分配发生冲突时，通常通过梯度插值来对梯度值进行投票。 -block_norm =“L1”。...结论 本文首先说明了HOG背后的原理是什么，以及我们如何使用它来描述图像的特征。接下来，计算HOG特征并将其用于KNN分类器中，然后寻找K个最近邻点。
grids，即局部归一化的梯度方向直方图，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。...将图像分割为小的Cell单元格： 由于Cell单元格是HOG特征最小的结构单位，而且其块Block和检测窗口Win的滑动步长就是一个Cell的宽度或高度，所以，先把整个图像分割为一个个的Cell单元格...Datal对于块和块之间相互重叠程度对人体目标检测识别率影响也做了实验分析。 ? 方案二：线性插值权重分配 有些文献采用的不是块与块重叠的方法，而是采用线性插值的方法来削弱混叠效应。...假设x1和x2是x块相邻两块的中心，且x1 二、OpenCV的HOG描述符实现 1、HOGDescriptor 作用：创造一个HOG描述子和检测器 HOGDescriptor(Size win_size...block_size：块大小，目前只支持Size(16, 16)。 block_stride：块的滑动步长，大小只支持是单元格cell_size大小的倍数。
然后再用以上公式计算该像素点的梯度大小和方向。 （3）为每个细胞单元构建梯度方向直方图 第三步的目的是为局部图像区域提供一个编码，同时能够保持对图像中人体对象的姿势和外观的弱敏感性。...我们将图像分成若干个“单元格cell”，例如每个cell为6*6个像素。假设我们采用9个bin的直方图来统计这6*6个像素的梯度信息。...这些区间是互有重叠的，这就意味着：每一个单元格的特征会以不同的结果多次出现在最后的特征向量中。我们将归一化之后的块描述符（向量）就称之为HOG描述符。 ?...区间有两个主要的几何形状——矩形区间（R-HOG）和环形区间（C-HOG）。...则一块的特征数为：3*3*9； （5）收集HOG特征 最后一步就是将检测窗口中所有重叠的块进行HOG特征的收集，并将它们结合成最终的特征向量供分类使用。 （6）那么一个图像的HOG特征维数是多少呢？
数字图像梯度定义 在具体说明HOG算法之前，需要解释一下图像梯度的概念，在数字图像中，图像梯度信息包含梯度幅值（梯度大小）和梯度相位（梯度方向）大小，梯度幅值G（x,y）计算如公式（1）、（2）、（3）...HOG流程图如下图所示： ? （3）计算每个 cell 的特征描述符 在每个单元格（cell）里面，将其中包含的像素点的一维梯度投影到一定的方向上。...这里需要在样本图像上定义一个新的区块（block）来进行计算，这个块的范围定义为包含着几个连续的单元格。...单元格归一化的过程是这样描述的，先求出每一个大的区块的特征值之和，即将块内包含的单元格的特征值相加，得到的结果也是该块的bin个特征值，然后是将同一个块内的每一个单元格的bin个不同方向的特征值除以上述值...，只说明如何利用HOG提取出特征，并把所有训练样本的特征组合成一个特征矩阵。
为了对光照和阴影有更好的不变性，需要对直方图进行对比度归一化，这可以通过将元胞组成更大的块(blocks)并归一化块内的所有元胞来实现。归一化的块描述符就叫作HOG描述子。...检测窗口划分为重叠的块，对这些块计算HOG描述子，形成的特征向量放到线性SVM中进行目标/非目标的二分类。检测窗口在整个图像的所有位置和尺度上进行扫描，并对输出的金字塔进行非极大值抑制来检测目标。...将图像分成若干个“单元格cell”，例如每个cell为8 ∗ *8的像素大小。...归一化之后的块描述符（向量）就称之为HOG描述符。 通常使用的HOG结构大致有三种：矩形HOG（简称为R-HOG），圆形HOG和中心环绕HOG。它们的单位都是Block（即块）。...HOG本身不具有尺度不变性，其尺度不变性是通过缩放检测窗口图像的大小来实现的； – 此外，由于梯度的性质，HOG对噪点相当敏感，在实际应用中，在Block和Cell划分之后，对于得到各个像区域中，有时候还会做一次高斯平滑去除噪点
(本质：梯度的统计信息，梯度主要存在于边缘edge或角落corner的地方) 1.2 宏观 特征描述符就是通过提取图像的有用信息，并且丢弃无关信息来简化图像的表示。...把直方图在图像更大的范围内(又名区间或者Block)进行归一化。归一化的块描述符叫做HOG描述子feature descriptor。将检测窗口中的所有块的HOG描述子组合成最终的特征向量。...检测窗口在整个图像的所有位置和尺度进行扫描，并对输出的金字塔进行非极大值抑制来检测目标（检测窗口的大小一般为128x64） 1.4 HOG算法优缺点 HOG算法具有以下优点： 核心思想是所检测的局部物体外形能够被梯度或边缘方向的分布所描述...，其尺度不变性是通过缩放检测窗口图像的大小来实现的； 此外，由于梯度的性质，HOG对噪点相当敏感，在实际应用中，在block和Cell划分之后，对于得到各个区域，有时候还会做一次高斯平滑去除噪点。...虽然不能从图像中完全消除，但是可以通过使用16×16个块来对梯度进行归一化来减少这种光照变化的影响。比如通过将所有像素值除以2来使图像变暗，那么梯度幅值将减小一半，因此直方图中的值也将减小一半。
他们一起组成了梯度： \nabla I(i, j)=\left[\begin{array}{l}{g_{x}(i, j)} \\ {g_{y}(i, j)}\end{array}\right] 向量可以通过它的方向和大小来完全描述...规范化确保数和为 1，用数学语言描述为它具有单位 L 范数。 图像梯度是矢量，矢量可以由两个分量来表示：方向和幅度。因此，我们仍然需要决定如何设计直方图来表示这两个分量。...使用什么样的权重函数？ HOG 论文比较各种梯度幅度加权方案：其大小本身、平方、平方根、二值化等等。没有改变的平面大小在实验中表现最好。 SIFT 还使用梯度的原始大小。...HOG 和 SIFT 都基于图像邻域的两层表示：首先，将相邻像素组织成单元，然后将相邻单元组织成块。计算每个单元的方向直方图，并将单元直方图矢量连接起来，形成整个块的最终特征描述符。...SIFT 使用16x16像素的单元，将其组织成 8 个方向的容器，然后通过4x4单元的块分组，使得图像邻域的4x4x8=128个特征。 HOG 论文实验用矩形和圆形形状的单元和块。
这种局部化的特征通常被称为关键点特征(或者甚至是角点) ，它们通常以点位置周围出现的像素块来描述，这个像素块往往被称作图像补丁(Image patch)。...我们通常会为每个特征点提供一个描述符向量。 3、匹配(mataching): 通过比较图像中的描述符来识别相似的特征。...HOG的基本思想是通过物体在局部邻域中的强度梯度分布来描述物体的结构。为此，将图像划分为多个单元，在这些单元中计算梯度并将其收集到直方图中。...然后，将所有单元格的直方图集用作相似性度量，以唯一地标识图像块或对象。 SIFT/SURF使用HOG作为描述符，既包括关键点检测器，也包括描述符，功能很强大，但是被专利保护。...下图显示了如何通过更改SSD的鉴别阈值，根据正阳性和假阳性的分布构造ROC。理想的检测器/描述符的TPR为1.0，而FPR同时接近0.0。 ? 在下图中，显示了两个好的和不好的检测器/描述符的示例。
答案当然取决于我们试图用这些特征来做什么。假设我们的任务是图像检索：我们得到一张图片并要求从图像数据库中得到相似的图片。我们需要决定如何表示每个图像，以及如何测量它们之间的差异。...它涉及翻转滤波器和内积与一小部分的图像，然后移动到下一个块。卷积在信号处理中很常见。我们将使用*来表示操作： ? 向量可以通过它的方向和大小来完全描述。...因此，我们仍然需要决定如何设计直方图来表示这两个分量。SIFT 和 HOG 提供了一个解决方案，其中图像梯度被它们的方向角所包括，由每个梯度的大小加权。...HOG 和 SIFT 都基于图像邻域的两层表示：首先，将相邻像素组织成单元，然后将相邻单元组织成块。计算每个单元的方向直方图，并将单元直方图矢量连接起来，形成整个块的最终特征描述符。...SIFT 使用16x16像素的单元，将其组织成 8 个方向的容器，然后通过4x4单元的块分组，使得图像邻域的4x4x8=128个特征。 HOG 论文实验用矩形和圆形形状的单元和块。
通过分析颜色、形状和质地，你可以说它是芒果。 用于识别图像的线索称为图像的特征。同样，计算机视觉的功能是检测图像中的各种特征。 我们将讨论 OpenCV 库中用于检测特征的一些算法。 1....它通过在整个图像中移动一个滑动窗口来实现这一点。 对于识别的每个窗口，计算一个分值 R。 对分数应用阈值并标记角点。 这是该算法的 Python 实现。...你可以看到图像中有一些线条和圆圈。特征的大小和方向分别用圆圈和圆圈内的线表示。 我们将看到下一个特征检测算法。 1.4 加速鲁棒特征（SURF） SURF算法只是SIFT的升级版。...现在，让我们进入特征描述符算法。 3. 特征描述符算法 特征通常是图像中的不同点，描述符给出特征，因此它描述了所考虑的关键点。它提取该点周围的局部邻域，从而创建局部图像块并计算来自该局部块的特征。...3.1 定向梯度直方图（HoG） 在深度学习出现之前，HoG 是对象检测应用中最突出的特征描述符之一。HoG 是一种用于计算图像局部中梯度方向出现的技术。 让我们实现这个算法。
两帧之间的特征跟踪 特征跟踪是如何工作的 这里的想法是定位和跟踪图像中的关键点。关键点可以是角、边、渐变或像素的特定改变。 在下面的图像中，我们可以清楚地看到一条直线、一个角和一个椭圆。...所有这些都是通过测量邻近的暗像素和亮像素之间的对比度来实现的。 ? 线 / 角 / 椭圆关键点 ?...描述符（Descriptors ） 现在我们已经使用检测器找到了关键点(角和边) ，我们可以使用描述符来与匹配图像。 为此，我们查看给定关键点周围的块（patches）。...下面是它是如何工作的概述。 检测关键点。 对于每个关键点，选择一个周围的块。 ? 3. 计算方向和大小，得到一个 HOG。 ? 4. 这给出了一个直方图，我们可以在帧之间进行比较。 ?...结果 这是检测器 / 描述符的结果——我们有关键点和方向。 ? 应用Descriptor 总而言之，描述符是一个向量值，它描述了一个关键点周围的图像块。
本文的方法首先随机掩蔽输入序列的一部分，然后预测掩蔽区域的特征。 作者研究了五种不同类型的特征，并发现梯度方向直方图（HOG），这是一种手工设计的特征描述符，在性能和效率方面都非常有效。...其基本思想是一个非常简单的掩蔽和预测（mask-and-predict）任务，即首先掩蔽文本中的一些token，然后预测给定可见文本的不可见内容。 人类有一种非凡的能力来预测世界是如何出现和移动的。...HOG 梯度方向直方图（HOG）是描述局部子区域内梯度方向或边缘方向分布的特征描述符。HOG描述符通过简单的梯度滤波（即减去相邻像素）来实现，以计算每个像素处梯度的大小和方向。...然后，将每个小局部子区域或单元内的梯度累积到多个单元的方向直方图向量中，由梯度大小投票。直方图归一化为单位长度。这些特征也用于著名的SIFT描述符，用于检测关键点，或以密集方式用于分类。...HOG的特点是捕捉局部形状和外观，同时只要平移在空间单元内并且旋转小于方向框大小，就不受几何变化的影响。
一个w×h滤波器F是一个权值为w×h×9×4的向量。滤波器的得分是通过对权重向量和HOG金字塔的w×h子窗口的特征点积来定义的。HOG人脸检测器中的系统使用一个过滤器来定义目标模型。...让φ(H p、w H)表示向量通过连接HOG特性H和w×H好子窗口的左上角的分数p。在这个检测窗口F·φ(H p、w H)。下面我们用φ(H p)来表示φ(H p、w H)当维度从上下文。...根过滤器位置定义检测窗口(过滤器覆盖的单元格内的像素)。部分过滤器被放置在金字塔的几层下面，所以在这一层的HOG细胞只有根过滤器层细胞大小的一半。...我们假设每个部分的级别都是这样的:在该级别上的HOG单元格只有根级别上的HOG单元格的一半大小。...回想一下si是一个部分的允许位移，在HOG细胞中测量。我们通过将si设置为0来训练具有高分辨率部件的刚性模型。该模型的性能比纯根系统高出0.27到0.24。
检测级联:在VJ检测器中引入多级检测范式(又称“检测级联”)，通过减少背景窗口的计算量，增加对人脸目标的计算量，从而降低计算开销。...二、HOG Detector方向梯度直方图(HOG)特征描述符最初是由N. Dalal和B. Triggs[3]在2005年提出的。...为了平衡特征不变性(包括平移、尺度、光照等)和非线性(区分不同对象类别)，将HOG描述符设计为在密集的均匀间隔单元网格上计算，并使用重叠局部对比度归一化(在“块”上)来提高精度。...虽然HOG可以用来检测各种对象类，但它的主要动机是行人检测问题。为了检测不同大小的对象，HOG检测器在保持检测窗口大小不变的情况下，对输入图像进行多次重标。...多年来，HOG检测器一直是许多对象检测器和各种计算机视觉应用的重要基础。
然而，这种方法的缺点也很明显，即， feature map 分辨率 ( 此 feature map 上滑动窗口的最小步长 ) 将受到单元格大小的限制。...Dollar’等人通过广泛的统计分析发现HOG相邻尺度与积分通道特征之间存在很强的 ( log-linear ) 相关性。这种相关性可以通过近似相邻尺度的特征图来加速特征金字塔的计算。...在此之后，许多后续的经典对象检测器，如HOG检测器和DPM，都使用了这种技术来加速。...Network Pruning and Quantification “ 网络修剪 ” 和 “ 网络量化 ” 是加速CNN模型的两种常用技术，前者是指对网络结构或权值进行修剪以减小其大小，后者是指减少激活值或权值的码长...由于cell的直方图可以看作是某一区域梯度向量的和，利用积分图像可以计算任意位置和大小的矩形区域的直方图，计算开销是恒定的。
由于金字塔的每个级别由原始图像的较小版本组成，因此原始图像中的任何对象也将在金字塔的每个级别上减小尺寸。因此，通过在每个级别定位关键点，ORB有效地定位不同比例的对象的关键点。...值得注意的是，在图像金字塔的每个级别上，补丁大小的大小都没有减小。因此，在金字塔的每个级别由相同补丁覆盖的图像区域将更大。 ? 在此图像中，圆圈表示每个关键点的大小。...汉明度量通过计算二进制描述符之间的不同位的数目来确定距离。当使用WTAYK＝2创建ORB描述符时，选择两个随机像素并在亮度上进行比较。最亮像素的索引以0或1返回。...为了看到这一点，我们现在将使用我们的蛮力匹配器来匹配训练图像和原始训练图像大小的1/4的查询图像之间的点。...我们可以看到查询图像在图像的许多部分都有关键点。 现在我们已经获得了训练图像和查询图像的关键点和ORB描述符，我们可以使用Brute-Force匹配器来尝试在查询图像中找到女性的脸部。
定向梯度直方图 用于目标检测的一种流行特征描述符是定向梯度的直方图（HOG。在本节中，我们将讨论如何从图像计算 HOG 描述符。...计算 HOG 描述符的算法 以下步骤描述了该算法： 如果愿意，可以对图像进行全局规格化 计算水平和垂直梯度图像 计算梯度直方图 跨块标准化 展平为特征描述符向量 HOG 描述符是使用该算法最终得到的归一化块描述符...基于 HOG 特征的 SVM 目标检测 如第 7 章提取图像特征和描述符中所述，定向梯度的直方图（HOG是一种用于各种计算机视觉和图像处理应用中的特征描述符，用于目标检测。...例如，可以考虑对象检测系统来生成描述输入图像中对象特征的 HOG 描述符 我们已经描述了如何从…计算 HOG 描述符。。。 养猪 SVM 训练器选择最佳超平面，以从训练集中分离正示例和负示例。...用支持向量机模型进行分类 这种 HOG 计算传统上是通过在测试图像帧上重复步进 64 像素宽×128 像素高的窗口并计算 HOG 描述符来执行的。
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