HOG描述符用于对象检测

我想知道，如果有任何实现HOG描述符的对象，如“汽车”，而不是人类在MATLAB中？HOG描述符用于对象检测

但在情况下，只存在于人的，你可以指导我的代码，并给我因此为了提高代码提示用于“对象，如汽车或摩托车”

2012-08-03 Mario

嗨，我想建议您先尝试谷歌..反正这里是你给的图像作为输入一个链接MATLAB代码（不只是人类的任何图像它会产生一个长度为81的猪特征向量）[HOG]（HOG）（http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/28689-hog-descriptor-for-matlab） – G453 2012-08-03 18:04:21

@Sistu这个代码没有任何描述加上它用于人类检测:( – Mario 2012-08-03 18:13:40

在描述链接到的论文中引用一个更好的参考文献，或者至少从IEEE会议记录中摘录我的（非常一般的）理解是这个函数被设计为返回所提供图像的HOG描述符。然后使用这些描述符fo您的应用程序。所以如果你给它一辆“汽车”，你会得到可用于“汽车”的描述符。 – 2012-08-03 20:35:06

这里是完全实现Dalal算法的优秀Matlab代码。我已经测试并将这些代码用于许多重要的学术项目。

http://hi.baidu.com/fpmaldfoamdfmze/item/4f3b3ac881affcb00c0a7b11 所有功劳归于发布这个人！

HOG并非专用于行人检测。您可以将它与任何刚性（或刚性很好）的物体一起使用。

要使用此代码，您需要了解如何在一个区域计算HOG。该地区分为重叠的“块”。块由许多“单元”组成。在每个块中计算空间方向直方图。最终矢量是通过连接这些空间直方图形成的。您可以调整的参数是

cellpw，cellph：cell的像素宽度和高度分别为。

nblockw，nblockh：分别按x和y方向上的单元格编号计算的块大小。

nthet：角度箱的数量。

issigned：是否有符号或无符号的梯度被取

重叠：重叠的量指定为分数块之间

isglobalinterpolate：是否3D直方图

的全局或局部插值

normmethod：使用的标准类型

你可以用默认参数尝试 -

cellpw = 8; cellph = 8; nblockw = 2; nblockh = 2; nthet = 9; 重叠= 0.5; isglobalinterpolate ='localinterpolate'; issigned ='unsigned'; normmethod ='l2hys';

在MATLAB获取功能是一样的东西

I = imread('car.png'); 
Ig = rgb2gray(I); 
F = hogcalculator(Ig, 8, 8, 2, 2, 9, 0.5,'localinterpolate', 'unsigned', 'l2hys');

尺寸/ F的长度取决于您选择的paramenters。

回答您的意见，是的，您必须为您的正面（汽车）和负面（非汽车）图像构建这些功能来构建检测系统。 SVM通常用作分类器。我建议使用SVM库 -

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

一旦你建立你的训练集，训练你的训练集。调整SVM参数以获得最高精度。示例中给出的参数可能不是最好的，你可以随时尝试不同的设置。我会先尝试改变nthet，cellpw和cellph。祝你好运！

来源

2013-11-19 18:28:53 Mathai

计算机视觉系统工具箱中现在有一个功能extractHOGFeatures。

来源

2013-12-05 15:46:03 Dima

HOG是一种特征描述符，它可以应用于任何你想要的对象。除了块大小，单元大小，块跨度等参数外，实现将不会改变。要获取汽车描述符，您需要提供它们的正面和负面样本。 Opencv为用户提供了训练分类器的功能。如果它提供了用于训练分类器的代码，它应该与matlab相同。

来源

2014-02-04 04:04:34 Frazer

那么你可以使用VLFeat Toolbox，它具有非常有效的HOG implimentaion，你可以找到任何物体的hOG特征，也可以可视化。如果输入图像为“im.jpg”，则可以使用 hog = vl_hog("im.jpg",8,'verbose') 获得HOG功能此处8是您的窗口大小，您可以相应地进行调整。

为了显示功能 imhog = vl_hog('render',hog,'verbose')

来源

2014-06-08 07:03:10

HOG描述符用于对象检测

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