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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
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人脸图像的HOG特征提取下载
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
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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
HOG
Descriptor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
基于
HOG
—LBP
特征提取
的
人脸
识别研究.pdf
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