问使用HOGDescriptor (用于安卓的OpenCV)实现图像的梯度和角度可视化
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Stack Overflow用户

提问于 2012-06-08 17:09:57

回答 1查看 1.3K关注 0票数 1

我尝试可视化图像的梯度和角度，这是由安卓OpenCV库的HOGDescriptor计算得出的。在开始时，我有一个带有8位无符号整数(CV_8UC3)的3通道图像Mat()。计算的结果是梯度的MAT() (CV_32FC2)和角度的Mat() (CV_8UC2)。我该如何可视化这个结果呢？这些值代表了什么？为什么有角度Mat() 2通道？梯度函数Mat()的2个通道是梯度函数的x和y分量吗？我找不到computeGradiant方法的文档。

android

windows

opencv

回答 1

Stack Overflow用户

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发布于 2012-06-08 17:53:36

HOG描述符是定向梯度的直方图:它是一个直方图，其中每个bin代表相应方向上的梯度投票。为了计算此描述符，您应该首先将3通道彩色图像转换为灰度图像

cv::cvtColor(CV_BGR2GRAY);

例如，"ComputeGradient“方法的结果是两个图像(大小与原始图像相同)：x分量和y分量。然后，您应该能够计算每个像素的梯度大小和方向。

mag=sqrt(x*x+y*y)
alpha=atan(y/x)

然后你可以填充你的直方图。请注意，HOG descritpor是按块和单元计算的。有关更多详细信息，请参阅this。

票数 2

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/10945992

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