Question

我读过这篇关于如何使用OpenCV基于HOG的行人探测器的帖子：How can I detect and track people using OpenCV?

我想用HOG来检测图像中的其他类型的物体（不仅仅是行人）。但是， HOGDetectMultiScale 的Python绑定似乎无法访问实际的HOG功能。

有没有办法使用Python + OpenCV直接从任何图像中提取HOG功能？

Answer 1

在python opencv中，您可以像这样计算hog：

 import cv2
 hog = cv2.HOGDescriptor()
 im = cv2.imread(sample)
 h = hog.compute(im)

Answer 2

<强> 1。获取内置文档： python控制台上的以下命令将帮助您了解类HOGDescriptor的结构：

 import cv2; 
 help(cv2.HOGDescriptor())

<强> 2。示例代码：以下是使用不同参数初始化cv2.HOGDescriptor的代码片段（我在这里使用的术语是在OpenCV文档here中明确定义的标准术语）：

import cv2
image = cv2.imread("test.jpg",0)
winSize = (64,64)
blockSize = (16,16)
blockStride = (8,8)
cellSize = (8,8)
nbins = 9
derivAperture = 1
winSigma = 4.
histogramNormType = 0
L2HysThreshold = 2.0000000000000001e-01
gammaCorrection = 0
nlevels = 64
hog = cv2.HOGDescriptor(winSize,blockSize,blockStride,cellSize,nbins,derivAperture,winSigma,
                        histogramNormType,L2HysThreshold,gammaCorrection,nlevels)
#compute(img[, winStride[, padding[, locations]]]) -> descriptors
winStride = (8,8)
padding = (8,8)
locations = ((10,20),)
hist = hog.compute(image,winStride,padding,locations)

第3。推理：生成的hog描述符的维度为： 9个方向X（获得1个归一化的4个角块+获得2个归一化的边缘上的6x4块+获得4个归一化的6x6块）= 1764.因为我只为hog.compute（）提供了一个位置。

<强> 4。另一种初始化的方法是来自xml文件，其中包含所有参数值：

hog = cv2.HOGDescriptor("hog.xml")

要获取xml文件，可以执行以下操作：

hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.save("hog.xml")

并编辑xml文件中的相应参数值。

Answer 3

以下是仅使用OpenCV的解决方案：

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.cvtColor(cv2.imread("/home/me/Downloads/cat.jpg"),
                   cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cell_size = (8, 8)  # h x w in pixels
block_size = (2, 2)  # h x w in cells
nbins = 9  # number of orientation bins

# winSize is the size of the image cropped to an multiple of the cell size
hog = cv2.HOGDescriptor(_winSize=(img.shape[1] // cell_size[1] * cell_size[1],
                                  img.shape[0] // cell_size[0] * cell_size[0]),
                        _blockSize=(block_size[1] * cell_size[1],
                                    block_size[0] * cell_size[0]),
                        _blockStride=(cell_size[1], cell_size[0]),
                        _cellSize=(cell_size[1], cell_size[0]),
                        _nbins=nbins)

n_cells = (img.shape[0] // cell_size[0], img.shape[1] // cell_size[1])
hog_feats = hog.compute(img)\
               .reshape(n_cells[1] - block_size[1] + 1,
                        n_cells[0] - block_size[0] + 1,
                        block_size[0], block_size[1], nbins) \
               .transpose((1, 0, 2, 3, 4))  # index blocks by rows first
# hog_feats now contains the gradient amplitudes for each direction,
# for each cell of its group for each group. Indexing is by rows then columns.

gradients = np.zeros((n_cells[0], n_cells[1], nbins))

# count cells (border cells appear less often across overlapping groups)
cell_count = np.full((n_cells[0], n_cells[1], 1), 0, dtype=int)

for off_y in range(block_size[0]):
    for off_x in range(block_size[1]):
        gradients[off_y:n_cells[0] - block_size[0] + off_y + 1,
                  off_x:n_cells[1] - block_size[1] + off_x + 1] += \
            hog_feats[:, :, off_y, off_x, :]
        cell_count[off_y:n_cells[0] - block_size[0] + off_y + 1,
                   off_x:n_cells[1] - block_size[1] + off_x + 1] += 1

# Average gradients
gradients /= cell_count

# Preview
plt.figure()
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.show()

bin = 5  # angle is 360 / nbins * direction
plt.pcolor(gradients[:, :, bin])
plt.gca().invert_yaxis()
plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box')
plt.colorbar()
plt.show()

我使用HOG descriptor computation and visualization来理解数据布局并将循环矢量化为组。

Answer 4

尽管存在如前面答案中所述的方法：

hog = cv2.HOGDescriptor（）

我想发布一个你可以在opencv的examples目录中找到的python实现，希望它对理解HOG功能很有用：

def hog(img):
    gx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 1, 0)
    gy = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 0, 1)
    mag, ang = cv2.cartToPolar(gx, gy)
    bin_n = 16 # Number of bins
    bin = np.int32(bin_n*ang/(2*np.pi))

    bin_cells = []
    mag_cells = []

    cellx = celly = 8

    for i in range(0,img.shape[0]/celly):
        for j in range(0,img.shape[1]/cellx):
            bin_cells.append(bin[i*celly : i*celly+celly, j*cellx : j*cellx+cellx])
            mag_cells.append(mag[i*celly : i*celly+celly, j*cellx : j*cellx+cellx])   

    hists = [np.bincount(b.ravel(), m.ravel(), bin_n) for b, m in zip(bin_cells, mag_cells)]
    hist = np.hstack(hists)

    # transform to Hellinger kernel
    eps = 1e-7
    hist /= hist.sum() + eps
    hist = np.sqrt(hist)
    hist /= norm(hist) + eps

    return hist

问候。

Answer 5

如果您想要快速Python代码用于HOG功能，我已将代码移植到Cython：https://github.com/cvondrick/pyvision/blob/master/vision/features.pyx

Answer 6

我不同意peakxu的论点。最后的HOG探测器“只是”一个刚性线性滤波器。 “物体”（即人）中的任何自由度都会导致探测器中的模糊，并且实际上并未由它处理。这个探测器有一个扩展使用潜在的SVM，它通过在独立部分（即头部，手臂等）之间引入结构约束来明确处理自由度，并允许每个物体多次出现（即正面人和侧面人... ）。

关于opencv中的HOG检测器：理论上，您可以上传另一个与功能一起使用的检测器，但您无法自行获取功能。因此，如果您有一个经过训练的探测器（即一个特定类别的线性滤波器），您应该能够将其上传到探测器中，以获得opencv的快速检测性能。它说很容易破解opencv源代码来提供这种访问，并将这个补丁提交给维护者。

Answer 7

我不建议使用HOG功能来检测行人以外的物体。在Dalal和Triggs的原始HOG论文中，他们特别提到他们的探测器是围绕行人探测建立的，允许肢体具有显着的自由度，同时在人体周围使用强烈的结构暗示。

相反，请尝试查看OpenCV的HaarDetectObjects。您可以学习如何训练自己的级联here。

从OpenCV + Python获取HOG图像功能？

7 个答案: