Hog-feature
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这个Hog提取的特征和opencv自带的Hog特征提取,得到的特征不一样啊?
rt,请问问题在哪里呢?
导致不一样的地方多了,首先提取边缘的因子cv2.Sobel有很多种,然后是cell中统计直方图里,有bin_size和cell_size参数不同,再就是多个cell合成一个block中涉及到归一化问题,这些都会导致与opencv里实现的不一样,opencv的实现可能使用矩阵运算实现的,这个效率比较高,你看我到处都是forx循环,这个你代码了解一下原理就行了,主要还是用opencv的
gradient magnitude 的计算有问题 https://github.com/PENGZhaoqing/Hog-feature/blob/b237998979f094b0f95b6c2723307483b87e6c41/hog.py#L52
cv2.cartToPolar()
应该更好一点.
总之, 代码对理解 HOG 有帮助, 谢谢.