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文檔簡介

第1章importcv2lena=cv2.imread("lena.bmp")cv2.imshow("image",lena)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()r=cv2.imwrite("result.bmp",lena)第2章第3章第4章第5章第6章第7章第8章第9章第10章第11章第12章第13章HOG的基本思想就是對檢測窗口（在圖像中滑動）進行分割以形成塊(Block)和單元格(Cell)，然后計算每個像素的梯度（包括方向和幅值），再以塊為單位統(tǒng)計每個單元格的加權(quán)直方圖，最后將各個單元格和塊內(nèi)的直方圖進行級聯(lián)形成HOG描述符。優(yōu)點：(1)HOG表示的是邊緣(梯度)的結(jié)構(gòu)特征，因此可以描述局部的形狀信息；(2)位置和方向空間的量化一定程度上可以抑制平移和旋轉(zhuǎn)帶來的影響；(3)采取在局部區(qū)域歸一化直方圖，可以部分抵消光照變化帶來的影響；(4)由于一定程度忽略了光照顏色對圖像造成的影響，使得圖像所需要的表征數(shù)據(jù)的維度降低了；(5)而且由于這種分塊分單元的處理方法，也使得圖像局部像素點之間的關(guān)系可以很好得到表征。缺點：描述符描述符？生成過程冗長，導致速度慢，實時性差；描述符？很難處理遮擋問題；由于梯度的

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