使用OpenCV提取HoG功能
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我正在尝试使用OpenCV的HoG API提取功能,但是我似乎找不到允许我执行此操作的API。

我想做的是使用HoG从所有数据集中提取特征(一定数量的正负图像),然后训练我自己的SVM。

我在OpenCV下偷看了HoG.cpp,但没有帮助。所有代码都埋藏在复杂的环境中,并且需要满足不同的硬件(例如英特尔的IPP)

我的问题是:

  1. 我可以使用OpenCV中的任何API提取所有这些功能/描述符以馈入SVM吗?如果有,我该如何使用它来训练自己的SVM?
  2. 如果没有,那么是否有现有的库可以完成相同的任务?

到目前为止,我实际上是将现有的库(http://hogprocessing.altervista.org/)从Processing(Java)移植到C ++,但是它仍然很慢,检测至少需要16秒

有没有其他人成功提取HoG功能,您如何解决呢?而且您有我可以使用的任何开放源代码吗?

提前致谢

参考资料:
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与上面的文章比较,我还编写了2猪功能程序。而且我将这种方法应用于检查ROI区域是否更改。请在这里参考页面。 源代码和简单介绍

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这也是GPU版本。

cv::Mat temp;
gpu::GpuMat gpu_img, descriptors;

cv::gpu::HOGDescriptor gpu_hog(win_size, Size(16, 16), Size(8, 8), Size(8, 8), 9,
                               cv::gpu::HOGDescriptor::DEFAULT_WIN_SIGMA, 0.2, gamma_corr,
                               cv::gpu::HOGDescriptor::DEFAULT_NLEVELS);
gpu_img.upload(img);
gpu_hog.getDescriptors(gpu_img, win_stride, descriptors, cv::gpu::HOGDescriptor::DESCR_FORMAT_ROW_BY_ROW);
            descriptors.download(temp);
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您可以在opencv中使用猪类,如下所示

HOGDescriptor hog;
vector<float> ders;
vector<Point> locs;

此功能为您计算生猪特征

hog.compute(grayImg, ders, Size(32, 32), Size(0, 0), locs);

的HOG计算了特征grayImg存储在ders矢量,从而使之成为一个矩阵,其可以在以后用于训练中使用。

Mat Hogfeat(ders.size(), 1, CV_32FC1);

for(int i=0;i<ders.size();i++)
    Hogfeat.at<float>(i,0)=ders.at(i);

现在,您的HOG功能存储在Hogfeat矩阵中。

您还可以使用对象hog来设置窗口大小,单元格大小和块大小,如下所示:

hog.blockSize = 16;
hog.cellSize = 4;
hog.blockStride = 8;

// This is for comparing the HOG features of two images without using any SVM 
// (It is not an efficient way but useful when you want to compare only few or two images)
// Simple distance
// Consider you have two HOG feature vectors for two images Hogfeat1 and Hogfeat2 and those are same size.

double distance = 0;
for(int i = 0; i < Hogfeat.rows; i++)
    distance += abs(Hogfeat.at<float>(i, 0) - Hogfeat.at<float>(i, 0));

if (distance < Threshold)
    cout<<"Two images are of same class"<<endl;
else
    cout<<"Two images are of different class"<<endl;

希望它有用:)

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