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iamdaniel

金虫 (初入文坛)

[求助] 关于Hog运算的理解求教

Hog梯度方向直方图,是目前图像行人检测的主流方法,实际操作中的两种实现:一种是Matlab实现中是用imfilter(图像矩阵,卷积核)获取水平方向或垂直方向的梯度值的,另一种的直观理解就是水平方向幅值为i+1减去i-1的灰度值,垂直方向幅值为j+1减去j-1,然后再利用arctan求取梯度方向。不知这个理解对不。
但用到数学公式时,对于梯度运算的卷积这一步不太懂,还有zhou提出的改进Hog速度的方法也不太明。
问题:
1、卷积核[-1,0,1]与梯度像素灰度值的卷积运算是如何转化为卷积的积分公式?
2、用于提高Hog速度的积分直方图如何实现?只知道它是减少了重复计算。
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youth0826

至尊木虫 (著名写手)

weibo.com/138147022

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
先去了解什么是积分图像和积分直方图吧,参见下面两篇文章
[1] P. Viola and M. Jones, Robust Real-Time Object Detection, IJCV, 2001
[2] F. Porikli, Integral Histogram: A Fast Way to Extract Histograms in Cartesian Spaces, CVPR, 2005
QQ群:202610705,关注计算机视觉,模式识别,模式分析,机器学习,人工智能,统计学习,图像处理等,欢迎加入!
2楼2012-07-17 14:37:15
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