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關(guān)于Hog運算的理解求教
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Hog梯度方向直方圖，是目前圖像行人檢測的主流方法，實際操作中的兩種實現(xiàn)：一種是Matlab實現(xiàn)中是用imfilter(圖像矩陣，卷積核)獲取水平方向或垂直方向的梯度值的，另一種的直觀理解就是水平方向幅值為i+1減去i-1的灰度值，垂直方向幅值為j+1減去j-1，然后再利用arctan求取梯度方向。不知這個理解對不。 但用到數(shù)學公式時，對于梯度運算的卷積這一步不太懂，還有zhou提出的改進Hog速度的方法也不太明。 問題： 1、卷積核[-1,0,1]與梯度像素灰度值的卷積運算是如何轉(zhuǎn)化為卷積的積分公式？ 2、用于提高Hog速度的積分直方圖如何實現(xiàn)？只知道它是減少了重復計算。 |
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youth0826
至尊木蟲 (著名寫手)
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2樓2012-07-17 14:37:15
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謝謝youth0826，我看的文獻也不少，但一直處于半懂不懂的狀態(tài)，要是明白了的人能夠用三言兩語道破天機，應該就可以理解了。 還有，OpenCV里的Hog訓練樣本的算子也如何得到的呢，我看了那個INRIA數(shù)據(jù)庫里的樣本圖片，Train文件夾下都是大小不一的圖片，train_64x128_H96文件夾下的圖片是空的，test_64x128_H96文件夾下的圖片不知做什么用。不知它是如何訓練的。 3780維的向量作用是什么，是不是表示一個典型行人的梯度值，可是行人姿態(tài)千變?nèi)f化，但如何用一個數(shù)值表示這個從訓練樣本中學習的特征呢？ |
3樓2012-07-17 22:18:40
kk_2010
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4樓2012-07-19 19:30:25
5樓2015-01-17 02:57:03
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