"인간 감지를위한 방향 그라디언트의 히스토그램"에서 방향 그라데이션 기능의 히스토그램을 구현 중이며 그 결과를 시각화하고 싶습니다. 이 기능에 대한 모든 논문은 표준 시각화를 사용하지만 어떻게 생성되는지에 대한 설명을 찾을 수 없습니다. 나는 설명이나 도움이되는 링크에 감사 할 것이다.HoG 기능은 그래픽으로 어떻게 표현됩니까?
기술자는 그리드에 이미지 창을 다루는 M * N 세포로 구성되어 있습니다 : 다음과 같이 논문에서 볼
시각화를 해석 할 수있다. 각 셀은 에지 방위의 히스토그램으로 표시되며, 이산화 된 에지 방위의 수는 매개 변수 (일반적으로 9)입니다. 셀 히스토그램은 히스토그램에서 가장자리 방향의 강도를 보여주는 '별'로 시각화됩니다. 특정 방향이 강할수록 다른 방향과 상대적으로 길어집니다.
다양한 정규화 방식이 있습니다. 로컬 스키마 (인접한 셀에 대해서만 Dalal-Triggs의 원본 종이와 같이)로 정규화 된 로컬 스키마 또는 방향 길이가 정규화 된 전역 스키마 모든 세포. 또한 일부 작성자는 셀 당 여러 개의 로컬 표준화 (예 : 아래에서 언급하는 표준화)를 사용하지만 시각화는 하나 (또는 그 평균) 만 보여줍니다.
Felzenszwalb 등의 정액 작업을위한 Matlab 코드. 이미지를 그림으로 그려서 세포를 시각화합니다. 이미지의 강도는 길이 대신 가장자리의 강도로 시각화됩니다. 여기에 제공된 패키지 (DPM)에서 찾을 수 있습니다. HOGpicture.m
아래 예라는 함수에보고하는 자전거의 모델이다 (행 Felzenszwalb 외.) 돼지를 8 개 방향
7 * 11 셀 각각 이루어진와 Jurgenwiki이라는 블로그에는 OpenCV에서 HOG 디스크립터를 시각화하기위한 몇 가지 샘플 코드 (get_hogdescriptor_visu())가 있습니다. 과거에는 Jurgenwiki 코드를 C++ 파일에 복사/붙여 넣기하여 호그 기능을 get_hogdescriptor_visu()에 전달했으며 시각적으로보기 좋게 보였습니다. 여기에 예제가 다음 Jurgenwiki 코드의
하나주의는 그것이 기본 HOGDescriptor() 매개 변수 (예를 들어, 16 × 16 블록, 8 × 8 세포, 9 방향 쓰레기통)를 사용하는 기대 때문이다. 그러나 HOGDescriptor에서 맞춤 매개 변수를 사용하는 경우 JOG 매개 변수와 일치하도록 Jurgenwiki 코드를 조정할 수 있습니다.
This StackOverflow post도 매우 유용합니다.
이 코드는 여기에 사용할 수있는 최근의 종이 매우 도움이 될 수 있습니다 HOG 기능을 시각화에 iccv 2013 년에 출판 (HOGles가) 있습니다 http://web.mit.edu/vondrick/ihog/#code
scikit 이미지도 제공 HOG 시각화 : http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/plot_hog.html
여기서 나는 한 사람의 두 시퀀스 프레임이 걷는 것과 한 이미지의 HOG를 extrct 한 다음 양쪽 HOG 모두를 취한다는 질문을하고 싶다. HOG 시각화의 최종 (차이) 정보에서 어떤 정보를 얻고 싶은지 알고 싶습니다.
감사합니다.
화면 캡처를 게시 할 수 있습니까?개수에 비례 한 크기의 그래디언트 방향을 보여주는 일부를 보았지만 같은 것을 말하고 있는지 확신 할 수 없습니다. – carlosdc
이 웹 사이트는 도움이 될 수 있습니다 : http://www.geocities.ws/talh_davidc/ – SomethingSomething