HoG功能如何以图形方式表示？

Question

我正在实施“人体检测的定向梯度直方图”中的“定向梯度直方图”功能，我希望将结果可视化。有关这些功能的所有论文都使用标准可视化，但我找不到有关如何生成这些功能的任何描述。我很感激解释或有用的链接。

Answer 1

您在论文中看到的可视化可以解释如下：

描述符由覆盖网格中图像窗口的M * N个单元组成。每个单元由边缘方向的直方图表示，其中离散化的边缘方向的数量是参数（通常为9）。细胞直方图通过“星形”可视化，显示直方图中边缘方向的强度：特定方向越强，相对于其他方向越长。

请注意，存在各种规范化方案：局部方案，其中仅针对相邻小区进行归一化的小区（如Dalal-Triggs的原始论文中）或全局方案，其中方向长度通过以下方式归一化：所有的细胞。另请注意，有些作者会为每个单元格使用多个局部标准化（例如，我在下面提到的那个），但可视化只显示一个（或平均值）。

Felzenszwalb等人开创性工作的Matlab代码。通过在图像上绘制细胞来可视化细胞，其中强度通过边缘的强度而不是长度来可视化。您可以在这里给出的包(DPM)中找到它。寻找名为HOGpicture.m的函数

以下示例显示了一辆自行车的模型（来自Felzenszwalb等人），其中HoG由7 * 11个细胞组成，每个细胞有8个方向

Answer 2

一个名为 Jurgenwiki 的博客有一些示例代码（称为get_hogdescriptor_visu()），用于在OpenCV中可视化HOG描述符。在过去，我将Jurgenwiki代码复制/粘贴到C ++文件中，将我的HOG功能传递到get_hogdescriptor_visu()，并且可视化看起来非常好。这是一个例子：

Jurgenwiki代码的一个警告是，它希望您使用默认的HOGDescriptor()参数（例如16x16块，8x8单元，9个方向箱）。但是，如果您在HOGDescriptor中使用自定义参数，则可以调整Jurgenwiki代码以匹配您的HOG参数。

This StackOverflow post也很有用。

Answer 3

最近有一篇论文（HOGles）在iccv 2013上发布，可视化HOG功能，这可能非常有用，代码可以在这里找到http://web.mit.edu/vondrick/ihog/#code

Answer 4

scikit-image还提供HOG可视化： http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/plot_hog.html

Answer 5

在这里，我想问一个问题，即一个人行走的两个序列帧，我们将每个图像的HOG抽出，然后对两个HOG进行区分。我想知道我们在最终（差异）HOG可视化中获得的信息。

谢谢