文件名称：颜色分类leetcode-CV_Features_HoG_Feature_Extraction:这是纯numpy的HoG特征提取代码
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更新时间：2024-07-26 17:10:22
系统开源
颜色分类leetcode 哈里斯角 Kps 和描述符提取 这是纯 numpy 的 Hog 特征提取 特征描述符 特征描述符是图像或图像块的表示，它通过提取有用信息并丢弃无关信息来简化图像。 通常，特征描述符将大小为宽 x 高 x 3（通道）的图像转换为长度为 n 的特征向量/数组。 在 HOG 特征描述符的情况下，输入图像的大小为 64 x 128 x 3，输出特征向量的长度为 3780。 请记住，可以针对其他大小计算 HOG 描述符，但在这篇文章中，我坚持使用原始论文中提供的数字，以便您可以通过一个具体示例轻松理解该概念。 这一切听起来不错，但什么是“有用的”，什么是“无关紧要的”？ 要定义“有用”，我们需要知道它“有用”是为了什么？ 显然，特征向量对于查看图像是没有用的。 但是，它对于图像识别和对象检测等任务非常有用。 当将这些算法产生的特征向量输入到支持向量机 (SVM) 等图像分类算法时，会产生良好的结果。 但是，什么样的“特征”对分类任务有用？ 让我们用一个例子来讨论这一点。 假设我们要构建一个对象检测器来检测衬衫和外套的纽扣。 纽扣是圆形的（在图像中可能看起来是椭圆形的）并
【文件预览】：
CV_Features_HoG_Feature_Extraction-master
----images()
--------bolt.png(147KB)
--------Extraction1.jpg(126KB)
--------TestResults.png(47KB)
--------Extraction2.png(149KB)
----README.md(5KB)
----Hog Feature by pure numpy.py(5KB)