Извлечь гистограмму элементов ориентированных градиентов (HOG)
features = extractHOGFeatures(I)I. Элементы возвращаются в векторе 1-by-N, где N - длина элемента HOG. Возвращенные элементы кодируют информацию о локальной форме из областей изображения. Эту информацию можно использовать для многих задач, включая классификацию, обнаружение и отслеживание.
[ Возвращает элементы HOG, извлеченные вокруг указанных местоположений точек. Функция также возвращает features,validPoints] = extractHOGFeatures(I,points)validPoints, который содержит местоположения точек ввода, окружающая область которых полностью содержится в I. Информация о масштабе, связанная с точками, игнорируется.
[___, дополнительно возвращает визуализацию элемента HOG с использованием любого из предшествующих синтаксисов. Эту визуализацию можно просмотреть с помощью visualization] = extractHOGFeatures(I,___)plot(visualization).
[___] = extractHOGFeatures(___, использует дополнительные параметры, заданные одним или несколькими аргументами пары Name и Value, с использованием любого из предшествующих синтаксисов.Name,Value)
Прочитайте интересующее изображение.
img = imread('cameraman.tif');Извлеките элементы HOG.
[featureVector,hogVisualization] = extractHOGFeatures(img);
Печать элементов HOG поверх исходного изображения.
figure;
imshow(img);
hold on;
plot(hogVisualization);
Прочитайте интересующее изображение.
I1 = imread('gantrycrane.png');Извлеките элементы HOG.
[hog1,visualization] = extractHOGFeatures(I1,'CellSize',[32 32]);Отображение исходного изображения и элементов HOG.
subplot(1,2,1); imshow(I1); subplot(1,2,2); plot(visualization);
Читайте в интересующем образе.
I2 = imread('gantrycrane.png');Определите и выберите самые сильные углы изображения.
corners = detectFASTFeatures(im2gray(I2)); strongest = selectStrongest(corners,3);
Извлеките элементы HOG.
[hog2,validPoints,ptVis] = extractHOGFeatures(I2,strongest);
Отображение исходного изображения с наложением элементов HOG вокруг самых сильных углов.
figure; imshow(I2); hold on; plot(ptVis,'Color','green');
features - Извлеченные функции HOGИзвлеченные элементы HOG, возвращаемые в виде 1-by-N вектора или матрицы P-by-Q. Элементы кодируют информацию о локальной форме из областей или из расположений точек в изображении. Эту информацию можно использовать для многих задач, включая классификацию, обнаружение и отслеживание.
features продукция | Описание |
|---|---|
| 1-by-N вектор | Длина элемента HOG N зависит от размера изображения и значений параметра функции. N = prod([Блоки ПерИзображение, BlockSize, NumBins])Блоки PerImage = floor((size(I)./CellSize – BlockSize)./(BlockSize – BlockOverlap) + 1) |
| Матрица P-by-Q | P - количество допустимых точек, окружающая область которых полностью содержится во входном изображении. Вы предоставляете points входное значение для расположения точек извлечения.Окружающая область рассчитывается как: CellSize.*BlockSize. Длина вектора признаков Q рассчитывается следующим образом: prod([NumBins,BlockSize]). |
На рисунке ниже показано изображение с шестью ячейками.
Если установить BlockSize кому2 2], это будет размер каждого блока HOG, 2 на 2 ячейки. Размер ячеек в пикселях. Вы можете установить его с помощью CellSize собственность.
Вектор признаков HOG размещается блоками HOG. Гистограмма клеток, H (Cyx), является 1-by-NumBins.
На рисунке ниже показан вектор элементов HOG с перекрытием ячеек 1 на 1 между блоками.
validPoints - Действительные точкиcornerPoints объект | BRISKPoints объект | SURFPoints объект | MSERRegions объект | ORBPoints возразите | матрица M-2 [x, y] координатыДопустимые точки, связанные с каждой features вывод вектора дескриптора. Эти выходные данные могут быть возвращены как cornerPoints объект, BRISKPoints, SURFPoints объект, MSERRegions объект, ORBPoints объект или матрица M-by-2 с координатами [x, y]. Функция извлекает М дескрипторов из действительных процентных точек в области размера, равного [CellSize.*BlockSize]. Извлеченные дескрипторы возвращаются в виде объекта или матрицы того же типа, что и входные данные. Область должна полностью содержаться в изображении.
visualization - визуализация функций HOGВизуализация элементов HOG, возвращенная как объект. Функция выводит этот необязательный аргумент для визуализации извлеченных элементов HOG. Вы можете использовать plot с помощью visualization выход. См. пример «Извлечение и печать элементов HOG».
Элементы HOG визуализируются с использованием сетки равномерно разнесенных элементов rose участки. Размер ячейки и размер изображения определяет размеры сетки. Каждый график розы показывает распределение градиентных ориентаций внутри клетки HOG. Длина каждого лепестка розы масштабируется для указания вклада каждой ориентации в гистограмму клетки. На графике отображаются направления кромок, перпендикулярные направлениям градиента. Просмотр графика с направлениями кромок позволяет лучше понять форму и контуры, закодированные HOG. Каждый график роз отображается два раза NumBins лепестки.
Для печати элементов HOG можно использовать следующий синтаксис:
plot(visualization) строит графики элементов HOG в виде массива графиков роз. |
plot(visualization,AX) отображает элементы HOG в осях AX. |
plot(___, 'Color', Указывает цвет, используемый для печати элементов HOG, где Colorspec представляет цвет. |
[1] Далал, Н. и В. Триггеры. «Гистограммы ориентированных градиентов для обнаружения человека», Конференция компьютерного общества IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, том 1 (июнь 2005 года), стр. 886-893.
binaryFeatures | detectFASTFeatures | detectHarrisFeatures | detectMinEigenFeatures | detectMSERFeatures | detectORBFeatures | detectSURFFeatures | extractFeatures | extractLBPFeatures | matchFeatures | MSERRegions | ORBPoints | rose | SURFPoints