HOG特征中的三线插值法
HOG是一种局域描述符，是针对图像某个矩形区域中的梯度方向与强度的统计信息而定义的一种特征。具体的做法：首先将图像分为小的连通区域，我们把它叫做细胞单元，采集 细胞单元的梯度和边缘方向密度。为了提高性能，把这些局部直方图在更大的范围内（block）进行对比度归一化，采用的方法是：先计算各直方图在block中的密度，根据各个密度对区间中的各个细胞单元做归一化。 hog特征特别适
相关文章
- 1. 【特征检测】HOG特征算法
- 2. 图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征
- 3. 图像特征提取三大法宝：HOG特征、LBP特征、Haar-like特征
- 4. 图像特征：HOG特征
- 5. HOG特征和Haar特征
- 6. OpenCV16：Hog特征
- 7. HOG特征
- 8. 特征提取— —Hog算法
- 9. hog特征提取方法
- 10. 特征提取-----HOG
- 更多相关文章...
- • Scala Trait(特征) - Scala教程
- • Spring实例化Bean的三种方法 - Spring教程
- • C# 中 foreach 遍历的用法
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 【特征检测】HOG特征算法
- 2. 图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征
- 3. 图像特征提取三大法宝：HOG特征、LBP特征、Haar-like特征
- 4. 图像特征：HOG特征
- 5. HOG特征和Haar特征
- 6. OpenCV16：Hog特征
- 7. HOG特征
- 8. 特征提取— —Hog算法
- 9. hog特征提取方法
- 10. 特征提取-----HOG