CV之FD之HOG：图像检测之基于HOG算法、简介、代码实现(计算图像相似度)之详细攻略

CV之FD之HOG：图像检测之基于HOG算法、简介、代码实现(计算图像相似度)之详细攻略

 

 

 

图像检测之基于HOG算法、简介、代码实现(计算图像相似度)之详细攻略

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1、手写Hog特征提取算法

import numpy as np import cv2#1、灰度图像gamma校正 def gamma(img):return np.power(img / 255.0, 1)#2、获取梯度值cell图像，梯度方向cell图像 def div(img, cell_x, cell_y, cell_w):cell = np.zeros(shape=(cell_x, cell_y, cell_w, cell_w))img_x = np.split(img, cell_x, axis=0)for i in range(cell_x):img_y = np.split(img_x[i], cell_y, axis=1)for j in range(cell_y):cell[i][j] = img_y[j]return cell#3、获取梯度方向直方图图像，每个像素点有9个值 def get_bins(grad_cell, ang_cell):bins = np.zeros(shape=(grad_cell.shape[0], grad_cell.shape[1], 9))for i in range 《新程序员》：云原生和全面数字化实践50位技术专家共同创作，文字、视频、音频交互阅读

总结

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