人脸图像的HOG特征提取下载

weixin_39821746 2020-06-22 07:30:20
基于opencv的HOG特征提取，代码使用vs2010与opencv实现，可提取人脸的HOG特征，代码可直接运行。
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人脸图像的HOG特征提取
基于opencv的HOG特征提取，代码使用vs2010与opencv实现，可提取人脸的HOG特征，代码可直接运行。
基于人脸图像的HOG特征提取方法
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a HOG（Histogram of Oriented Gradients，导向梯度直方图）特征提取是计算机视觉中一种重要的特征描述方法，广泛应用于行人检测、人脸识别等任务。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来描述图像特征，具有很强的鲁棒性和识别能力。在OpenCV库中，HOG特征提取已经封装为一个易于使用的函数。本项目使用OpenCV库和C++编程语言，并结合Visual Studio 2010进行开发。开发者可以通过OpenCV的HOGDescriptor类实现人脸图像的HOG特征提取。 HOG特征提取的过程主要包括以下步骤：首先对输入的人脸图像进行灰度化处理，将彩色图像转换为单通道的灰度图像，以便后续计算。接着计算图像每个像素点的梯度强度和方向，通常使用Sobel算子或Prewitt算子来获取图像的水平和垂直梯度，再合成得到梯度强度和方向。然后将图像划分为一系列小的邻域，称为“细胞”（cells），每个细胞内包含一组像素，这些像素的梯度信息将用于构建直方图。在每个细胞内，根据像素梯度的方向将它们分配到不同的bin中，形成一个方向直方图，通常设置9个bin，对应0°到180°之间的9个等分角度。为了消除光照变化和尺度影响，将相邻的细胞组合成更大的“块”（blocks），并对块内的直方图进行重加权和L2归一化。在图像上使用不同大小和位置的检测窗口（通常与目标物体大小相当），在每个位置提取HOG特征。收集所有检测窗口中的HOG特征，构成一个特征向量，用于后续的分类器训练或匹配。最后使用支持向量机（SVM）或其他机器学习算法训练分类器，将特征向量与已知类别关联，实现对新图像的人脸识别。 在项目中，face可能是用于测试的人脸图像文件，而ok_HOG可能是完成HOG特征提取后的输出结
HOG特征提取
该资源具体给出了HOG直方图提取特征的matlab代码
图像特征提取代码（HOG、LBP、Haar、Hu矩、Zernike矩）
图像特征提取代码，包括LBP、HOG、Haar、Zernike矩、Hu矩特征，.h文件有如何调用的详细说明，C/OpenCV程序
基于HOG—LBP特征提取的人脸识别研究.pdf
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