Question

我正在尝试使用OpenCV的HoG API提取功能，但我似乎无法找到允许我这样做的API。

我要做的是从我的所有数据集中使用HoG提取特征（一组正面和负面图像），然后训练我自己的SVM。

我在OpenCV下偷看了HoG.cpp，但没有用。所有代码都埋没在复杂性中，需要满足不同的硬件（例如英特尔的IPP）

我的问题是：

我是否可以使用OpenCV中的任何API来提取所有要提供给SVM的功能/描述符？如果我可以用它来训练我自己的SVM？
如果没有，那里是否有现有的库，哪些可以完成同样的事情？

到目前为止，我实际上是将一个现有的库（http://hogprocessing.altervista.org/）从Processing（Java）移植到C ++，但它仍然很慢，检测时间至少需要16秒

有没有其他人成功提取HoG功能，你是如何解决它的？你有没有我可以使用的开源代码？

提前致谢

Answer 1

您可以在opencv中使用hog类，如下所示

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

此功能为您计算生猪功能

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

为grayImg计算的HOG特征存储在ders向量中，以使其成为矩阵，稍后可用于训练。

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：）

Answer 2

在上述文章的帮助下，我还编写了2猪的功能程序。我应用此方法来检查ROI区域是否发生变化。请参阅此处的页面。 source code and simple introduction

Answer 3

这也是GPU版本。

使用OpenCV提取HoG功能

3 个答案: