边缘方向直方图的计算
hog特征的原理
hog特征的原理HOG特征是一种常用的图像特征提取方法，它可以用来描述图像中的形状和纹理信息。
HOG特征全称为Histogram of Oriented Gradients，即梯度方向直方图。
它是通过计算图像中每个像素点的梯度方向，并统计每个方向上的梯度强度来得到的。
HOG特征的原理是基于人类视觉系统的一种假设，即人类视觉系统对边缘和纹理的感知较为敏感。
因此，通过提取图像中的边缘和纹理信息，可以较好地描述图像的特征。
HOG特征的计算过程如下：1. 图像预处理：首先，需要对图像进行预处理，包括图像的灰度化、归一化等操作。
这是为了简化计算，并降低光照、阴影等因素对特征提取的影响。
2. 计算梯度：接下来，需要计算图像中每个像素点的梯度信息。
一般使用Sobel算子或Laplacian算子来计算图像的梯度。
梯度的大小表示了像素点的强度，梯度的方向表示了像素点的纹理信息。
3. 划分图像区域：将图像划分为若干个小的局部区域，称为细胞单元。
每个细胞单元内包含了多个像素点的梯度信息。
4. 构建梯度直方图：对于每个细胞单元，统计其内部像素点的梯度方向，并将其划分到相应的方向区间中。
可以选择8个或12个方向区间，分别表示0度到180度或0度到360度。
5. 归一化梯度直方图：为了降低光照、阴影等因素对特征提取的影响，需要对梯度直方图进行归一化处理。
常用的方法是对每个细胞单元内的梯度直方图进行L2范数归一化。
6. 连接细胞单元：将相邻的细胞单元连接起来，形成一个大的特征向量。
这样可以更好地描述整个图像的纹理和形状信息。
7. 特征分类：最后，可以将提取到的HOG特征用于图像分类、目标检测等任务中。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、神经网络等。
HOG特征的优点在于它对图像的光照、阴影等因素不敏感，可以较好地描述图像中的纹理和形状信息。
同时，HOG特征的计算相对简单，计算速度较快，适用于实时处理的场景。
然而，HOG特征也存在一些缺点。
基于聚合边缘方向直方图的图像检索算法
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基 于聚 合边缘方 向直 方图 的图像检索算 法
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hog原理
hog原理
HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种用于图像处理
和计算机视觉的特征提取算法，常用于目标检测、行人检测和人脸识别等任务中。
该算法的原理是基于图像中物体的边缘方向局部统计，通过计算每个像素点的局部梯度方向和幅值，并将其编码为直方图特征。
具体而言，HOG算法包含以下几个主要步骤：
1. 图像预处理：对于输入图像，需要先进行预处理来减小光照、对比度等因素的影响，并转化为灰度图像。
2. 计算梯度幅值和方向：对图像进行梯度计算，通过差分滤波器计算每个像素点的水平和垂直梯度，然后求得梯度幅值和方向。
3. 划分图像区域：将图像划分为若干个小块（cell），通常为
16x16像素。
4. 统计梯度方向直方图：对于每个小块内的像素点，根据其梯度方向进行统计，通常将360度均匀划分为9个方向，每个方向表示一个直方图的bin。
则每个小块就产生一个9维的直方
图特征向量。
5. 归一化直方图特征：由于图像中物体的尺度变化，需要对得到的直方图特征进行归一化，以消除不同尺度造成的差异。
6. 特征向量描述：将所有小块的归一化直方图特征向量连接起来，形成最终的特征向量。
通过HOG算法提取的特征向量，可以用于训练机器学习模型进行目标检测和识别任务。
例如，在行人检测中，可以使用支持向量机（SVM）等分类器，通过学习和匹配HOG特征，实现对行人目标的准确识别。
总而言之，HOG算法通过局部梯度方向和幅值的统计特征，提取图像中物体的边缘信息，为后续的目标检测和识别任务提供有用的特征描述。
遥感图像纹理特征提取与分类分析研究
遥感图像纹理特征提取与分类分析研究遥感技术的应用日益广泛，其成像质量比传统的图像获取方式更高，并且可以获取超大范围的地表图像。
遥感图像的纹理特征可以帮助我们更好地理解地表特征，因此提取和分类遥感图像的纹理特征变得越来越重要。
纹理特征是指图像中局部区域的像素分布情况，通过计算这些分布的统计特征，如平均灰度、标准差、方差、对比度、能量等，可以描述该局部区域的纹理特征。
提取出一幅遥感图像中的纹理特征信息，可以帮助我们分析该图像中各个区域的地物类型和地貌特征。
在遥感图像处理中，纹理特征提取方法主要包括局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）、边缘方向直方图（EOH）等方法。
这些方法都是通过将图像划分为小的局部区域，然后计算每个区域的纹理特征，来描述整幅图像的纹理特征。
其中，局部二值模式是比较常用的方法，它可以通过将每个像素与其周围的像素比较，判断像素之间的灰度差异性来计算纹理特征。
而灰度共生矩阵则是通过计算不同灰度级别之间的出现次数来计算纹理特征，例如灰度共生矩阵可以被用来描述图像边缘的粗糙度和方向等信息。
纹理特征的分类分析通常利用机器学习方法。
机器学习是一个基于大量数据，自动分析和提取出数据特征、模式、规律的过程，其中深度学习是机器学习的一种方法，其特点是利用多层神经网络来建模并学习数据的复杂特征。
在遥感图像处理中，通常使用监督学习和无监督学习两种机器学习方法来进行遥感图像的分类分析。
在监督学习中，我们首先需要为每个像素标注其所属类别，这可以由人工标注或其他分类方法得到。
然后使用这些已知类别的像素和对应的纹理特征训练一个分类器，例如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
分类器可以根据训练数据学习到各个类别的纹理特征，然后利用这些特征对未知区域进行分类。
无监督学习则不需要对每个像素进行标注，而是采用聚类分析的方法，将具有相似纹理特征的像素划分为同一类别，例如k-means聚类算法。
在遥感图像处理中，通常将多个纹理特征用于分类分析。
hog算法
1、HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。
它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。
Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。
需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。
（1）主要思想：在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。
（本质：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方）。
（2）具体的实现方法是：首先将图像分成小的连通区域，我们把它叫细胞单元。
然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。
最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。
（3）提高性能：把这些局部直方图在图像的更大的范围内（我们把它叫区间或block）进行对比度归一化（contrast-normalized），所采用的方法是：先计算各直方图在这个区间（block）中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归一化。
通过这个归一化后，能对光照变化和阴影获得更好的效果。
（4）优点：与其他的特征描述方法相比，HOG有很多优点。
首先，由于HOG是在图像的局部方格单元上操作，所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更大的空间领域上。
其次，在粗的空域抽样、精细的方向抽样以及较强的局部光学归一化等条件下，只要行人大体上能够保持直立的姿势，可以容许行人有一些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略而不影响检测效果。
因此HOG特征是特别适合于做图像中的人体检测的。
2、HOG特征提取算法的实现过程：大概过程：HOG特征提取方法就是将一个image（你要检测的目标或者扫描窗口）：1）灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）；2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；3）计算图像每个像素的梯度（包括大小和方向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。
图像特征提取及描述算法分析
图像特征提取及描述算法分析图像特征提取及描述算法是计算机视觉领域的核心内容之一，其在图像处理、模式识别和计算机视觉任务中扮演着重要的角色。
本文将分析一些常用的图像特征提取及描述算法，包括边缘检测、角点检测、尺度不变特征变换（SIFT）和高级表观算子（HOG），以及它们在实际应用中的优缺点。
边缘检测是图像处理中常用的特征提取方法之一。
边缘是图像中灰度变化最明显的地方，通常包含了物体的轮廓和纹理信息。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测算法。
Sobel算子和Prewitt算子是基于局部差分的算法，通过计算像素点邻域内灰度值的差异来检测边缘。
Canny边缘检测算法在Sobel算子的基础上添加了非最大抑制和双阈值处理，能够在减少噪声的同时保留重要的边缘信息。
边缘检测算法在许多图像处理和计算机视觉任务中都有广泛的应用，例如目标检测、图像分割和图像识别等。
角点检测是另一种常用的图像特征提取算法，它主要用于寻找图像中的角点或感兴趣点。
角点是图像中两条或多条边缘相交的地方，通常具有良好的鲁棒性和唯一性。
常用的角点检测算法有SIFT算法、Harris角点检测算法和FAST角点检测算法。
SIFT算法通过在不同尺度空间上进行高斯模糊和建立尺度空间极值点来寻找图像中的关键点。
Harris角点检测算法基于图像灰度的变化率来检测角点，通过计算图像的梯度和结构矩阵的特征值来判断像素点是否为角点。
FAST角点检测算法则是通过快速的像素比较来寻找图像中的角点。
角点检测算法在图像配准、目标跟踪和三维重建等领域有广泛的应用。
尺度不变特征变换（SIFT）是一种用于图像特征提取和描述的经典算法。
SIFT 算法通过在不同尺度空间上构建高斯金字塔和相对梯度直方图来提取图像的局部不变特征。
SIFT特征具有旋转不变性和尺度不变性，能够在不同角度和尺度下描述同一物体的特征。
SIFT算法在目标识别、图像匹配和三维重建等领域有广泛的应用。
基于边缘方向直方图的印鉴鉴别方法
关键 词 ： ｎｙ ａ Ｃ ｎ 算子； 法向量； 方向角； 印鉴鉴别 中 图分类 号 ： Ｐ ９ ．１ 文 献标识 码 ： 文章 编号 ：６４１４ （０００—２８ ４ Ｔ ３ １４ Ａ １７ — ８２１）３ ５— ０ ０ ０
印鉴作 为个 人 和组织 具有 法律 意 义的标 识在 社会 活 动 中有 着广 泛 的应 用 ， 工 核 对 印鉴 已经 不能 人
１ Ｃ ｎ ｙ边缘检测算子 ａｎ
Ｃ ｎ ｙ 缘检 测算 子利 用高 斯 函数 的一 阶微 分 ， ａｎ 边 能在 噪声 抑制 和边 缘检测 之 间取 得 较 好 的平衡 ， 是
一
种 比较实 用 的边缘 检测 算子 ， 而且 具 有 很好 的边 缘 检 测 性 能 。 １８ ９ ６年 ， ａ ｎ Ｃ ｎ ｙ提 出边 缘 检 测 的 三个
作 为一 个模 式识 别 问题 ， 提取适 当的特征 是解 决该 问题 最重 要 的一环 。 目前 ， 方法 所采 用 的特征 该
包括 ： 笔划 的拓 扑结构 、 符边 缘信 息 、 符局 部或 全 局 的某些 统 计 量 。这 些信 息 的提 取都 受 到 上述 问 字 字
题 的影 响 ， 如何从 印鉴 图像形 态信 息 中提取最 有鉴 别 力 的特 征成 为 印 鉴识 别 系 统 的核 心 问题 。本 文提 出 了一 种基 于边 缘方 向直 方 图的方 法 提 取 印鉴 特 征 。首 先 经 过 Ｃ ｎ ｙ边 缘 检测 算 子 提 取 待 检 的 纯 印 ａｎ
相 似而 笔划粗 细 不 同时识 别效果 不佳 。近年来 ， 不变 量 、ｏ ｒ ｒ 述 符等 特 征也 被 应 用 于印鉴 识 别 ， 矩 Ｆ ｕｉ 描 ｅ 但 未能 很好 地解 决空 穴 、 笔划 断裂 等 问题 ， 确度 尚难 达 到 实用 要 求 。此 外 ， 缘模 版 匹配 相 似度 和 精 边 Ｄ ｌ ｎｙ三角 剖分 ｌ提 取 的笔划 位置 等特 征量也 被用 于提 取 印鉴 的全局 和局部 特 征 。 ｅａ ａ ｕ ３
ocr方向检测方法
OCR（Optical Character Recognition）是光学字符识别的缩写，它是一种将图像中的文本信息转换为可编辑文本的技术。
OCR方向检测是OCR系统中的一个关键步骤，它的目标是确定文本的方向，使得后续的文本识别更加准确。
以下是一些常见的OCR方向检测方法：1.垂直投影法（Vertical Projection）：•原理：通过对图像进行垂直投影，观察文本在水平方向上的分布情况。
通过分析投影图，可以确定文本的主要方向。
•步骤：•将图像转为灰度图。
•对图像进行垂直投影，得到投影直方图。
•分析直方图的峰值，确定文本的主要方向。
2.Hough变换法：•原理：Hough变换可以用来检测图像中的直线。
通过在Hough空间中检测直线，可以找到文本的主要方向。
•步骤：•将图像转为灰度图。
•使用边缘检测算法（如Canny边缘检测）得到边缘图。
•对边缘图进行Hough变换，找到主要的直线。
3.梯度方向直方图法：•原理：计算图像中每个像素点的梯度方向，然后通过统计梯度方向的直方图来确定文本的主要方向。
•步骤：•将图像转为灰度图。
•计算图像的梯度（可以使用Sobel、Prewitt等算子）。
•统计梯度方向的直方图，找到主要的方向。
4.深度学习方法：•原理：使用深度学习模型，如卷积神经网络（（CNN）或循环神经网络（（RNN），对图像进行端到端的学习，以直接预测文本的方向。
•步骤：•构建深度学习模型，输入为图像。
•模型学习图像中文本的方向。
•在训练完成后，使用模型进行方向检测。
选择合适的方法取决于应用的需求、图像的特性以及性能要求。
深度学习方法在大规模数据集上通常表现较好，但在一些简单的场景中，传统的方法仍然可以取得良好的效果。