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。
相关下载链接://download.csdn.net/download/zhongrui1984/10572343?utm_source=bbsseo
...全文
17 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
AI 作业
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
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

13,656

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
CSDN 下载资源悬赏专区
其他 技术论坛(原bbs)
社区管理员
  • 下载资源悬赏专区社区
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧