HOG 用于“检测对象”opencv

Posted 2023-02-16

【中文标题】HOG 用于“检测对象”opencv

【英文标题】：HOG for "detecting object" opencv

【发布时间】：2011-11-30 08:01:57

【问题描述】：

我想知道，是否有任何代码或任何好的文档可用于实现 HOG 功能？我试图阅读文档here，但它很难理解，它需要 SVM ..

我需要的只是为物体实现一个 HOG 检测器......就像它所做的 SIFT 或 SURF 一样

顺便说一句，我对this 的工作不感兴趣。

谢谢你..

【问题讨论】：

我有点晚了，但是对于一个简单直接的示例，请参阅：***.com/questions/6090399/…

【参考方案1】：

你可以看看 http://szproxy.blogspot.com/2010/12/testtest.html

他还在 source forge 上发布了 HOG 的“教程”： http://sourceforge.net/projects/hogtrainingtuto/?_test=beta

我知道这一点，因为我遇到了和你一样的问题。该教程虽然不是我所说的教程，它是一堆源代码，没有文档，但我认为它可以工作并且至少可以让你到达某个地方。

【讨论】：

谢谢你的回答，但是为了检测人，opencv开源的samples中已经实现了教程，但是我不知道检测物体所需的参数..

【参考方案2】：

Computer Vision System Toolbox for MATLAB 中有一个函数extractHOGFeatures。

【参考方案3】：

最后并稍微简化一下，您需要检测图像中的特定对象是：

本地化“兴趣点”以提取补丁：

为了获得兴趣点，您可以使用一些算法，如 Harris 角点检测器、随机或简单的滑动窗口等算法。

从这些点获取补丁：

您必须决定补丁的大小。

根据这些补丁计算特征描述符。 （像 HOG）。

您可以使用其他特征描述符代替 HOG，例如 SIFT、SURF... HOG 的实现并不难。您必须在应用 Sobel X 和 Y 内核的情况下计算提取的补丁的梯度，然后您必须将补丁划分为 NxM 个单元格，例如 8x8，并计算梯度、角度和幅度的直方图。在下面的链接中你可以看到更详细的解释： HOG Person Detector Tutorial

在之前训练的分类器中检查您的特征向量

获得此向量后，请使用先前训练的分类器（如 SMV）检查它是否是所需的对象。例如，您可以使用 SVM 代替 SVM。

SVM 实现比较困难，但是有一些库比如 opencv 可以使用。