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关于Hog运算的理解求教
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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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