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HOG梯度方向直方图

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  • 上传时间:2021-06-29
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  • 标      签: Matlab

资 源 简 介

HOG描述器最重要的思想是:在一副图像中,局部目标的表象和形状(appearance and shape)能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。具体的实现方法是:首先将图像分成小的连通区域,我们把它叫细胞单元。然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。为了提高性能,我们还可以把这些局部直方图在图像的更大的范围内(我们把它叫区间或block)进行对比度归一化(contrast-normalized),所采用的方法是:先计算各直方图在这个区间(block)中的密度,然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归一化。通过这个归一化后,能对光照变化和阴影获得更好的效果。

文 件 列 表

HOG
gaussgradient.m
hog.m
vishog.m

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