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cs131 lecture 6 Feature Descriptors-HoG

另一種描述影像特徵的方法,HoG(Histogram of Oriented Gradients),方向梯度直方圖 特徵描述子

HoG簡介

局部的物件外觀與形狀經常由局部亮度梯度或邊緣方向顯現出來,因此透過局部梯度資訊建立一個梯度角度直方圖的特徵

HoG流程

把影像切分成多個小區塊(稱為cells),cells的形狀可以是矩形或圓形,每個cell累加梯度方向的局部直方圖

把cell合成多個格子成為一個block,對block內的亮度區域進行正規化

結果:

與SIFT1不同的地方

  • HoG通常用來描述更大的影像區域,SIFT用關鍵點來進行匹配
  • SIFT是對整體梯度進行正規化,HoG是使用周圍的cell區塊

參考

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cs131 lecture 6 Feature Descriptors-SIFT

cs131 lecture 9 Segmentation and Clustering-Agglomerative Clustering

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