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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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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1、手写Hog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, cell_w):
     
    
   

    

     

    
    

     

       cell = np.zeros(shape=(cell_x, cell_y, cell_w, cell_w))
     
    
   

    

     

    
    

     

       img_x = np.split(img, cell_x, axis=0)
     
    
   

    

     

    
    

     
 for i in range(cell_x):
     
    
   

    

     

    
    

     

       img_y = np.split(img_x[i], cell_y, axis=1)
     
    
   

    

     

    
    

     
 for j in range(cell_y):
     
    
   

    

     

    
    

     

       cell[i][j] = img_y[j]
     
    
   

    

     

    
    

     
 return cell
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      #3、获取梯度方向直方图图像，每个像素点有9个值
     
    
   

    

     

    
    

     

      def get_bins(grad_cell, ang_cell):
     
    
   

    

     

    
    

     

       bins = np.zeros(shape=(grad_cell.shape[0], grad_cell.shape[1], 9))
     
    
   

    

     

    
    

     
 for i in range
     
    
  
 

文章来源: yunyaniu.blog.csdn.net，作者：一个处女座的程序猿，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/103391023