CV之FD之HOG：圖像檢測(cè)之基于HOG算法、簡(jiǎn)介、代碼實(shí)現(xiàn)(計(jì)算圖像相似度)之詳細(xì)攻略

 

 

 

圖像檢測(cè)之基于HOG算法、簡(jiǎn)介、代碼實(shí)現(xiàn)(計(jì)算圖像相似度)之詳細(xì)攻略

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1、手寫Hog特征提取算法

import numpy as np import cv2#1、灰度圖像gamma校正 def gamma(img):return np.power(img / 255.0, 1)#2、獲取梯度值cell圖像，梯度方向cell圖像 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、獲取梯度方向直方圖圖像，每個(gè)像素點(diǎn)有9個(gè)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 《新程序員》：云原生和全面數(shù)字化實(shí)踐50位技術(shù)專家共同創(chuàng)作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的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)之详细攻略的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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