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HOG如何实现图片相似度比较
xyfaly
2015-04-18 10:08:53
我想用opencv提供的HOGDescriptor类实现两幅图片之间相似度的比较?请问我该那什么特征来衡量相似度?
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HOG如何实现图片相似度比较
我想用opencv提供的HOGDescriptor类实现两幅图片之间相似度的比较?请问我该那什么特征来衡量相似度?
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哎呀呀哇咔咔
2015-05-13
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请问你做出来了吗 想和你交流一下~提取出的特征维数很大怎么进行相似性度量?
CV之FD之
HOG
:图像检测之基于
HOG
算法、简介、代码
实现
(计算图像
相似度
)之详细攻略
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特征提取算法 import numpy as np import cv2 #1、灰度图像gamma校正 def gamma(img): return np.power(img / 255.0, 1) #2、获取梯度值cell图像,梯度方向cell图像 def div(img, cell_x, cell_y, cel
CV之
Hog
+HamMingDistance:基于
Hog
提取和汉明距离对比
实现
计算图像
相似度
案例—for循环将多个成对
图片
依次对比并输出
相似度
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Hog
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计算图像
相似度
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相似度
。
CV之
HOG
:图像特征提取之基于方向梯度直方图
HOG
算法的简介、代码
实现
(计算图像
相似度
)之详细攻略
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。
HOG
特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。
【特征检测】
HOG
特征算法
简介
HOG
(Histogram of Oriented Gridients的简写)特征检测算法,最早是由法国研究员Dalal等在CVPR-2005上提出来的,一种解决人体目标检测的图像描述子,是一种用于表征图像局部梯度方向和梯度强度分布特性的描述符。其主要思想是:在边缘具体位置未知的情况下,边缘方向的分布也可以很好的表示行人目标的外形轮廓。 Dalal等提出的
HOG
+...
提取图像特征描述子(
HOG
,LBP)并利用余弦
相似度
的计算——C++
实现
余弦
相似度
的计算(C++代码
实现
) 一.余弦计算 1.几何中,夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异;机器学习中,借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 2.二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式: 3.两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦为: 即: 夹角余弦取值范围为[-1,1]。余弦越大表示两个向量的夹角越小...
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