OpenCV HOG描述符OCR

Question

我正在將digits.py轉換為來自OpenCV的c ++示例。 Digits.py位於python2示例文件夾下。 它是使用SVM識別字符的應用程序。

在預處理步驟中，HOG（計算梯度的直方圖）。 為了使用C ++做到這一點，使用cv :: HOGDescriptor :: compute（）為每個圖像倉獲取HOG值更為方便。

https://github.com/Itseez/opencv/blob/5f590ebed084a5002c9013e11c519dcb139d47e9/samples/python2/digits.py

126行。

在python中，他們使用了Hellinger內核，該內核可改善樣本辨別力。 但是，我看不到在compute（）下的HOG.cpp中發生這種情況。

https://github.com/Itseez/opencv/blob/5f590ebed084a5002c9013e11c519dcb139d47e9/modules/objdetect/src/hog.cpp

我們如何將其應用於從cv :: HOGDescriptor.compute恢復的cv :: Mat？

Answer 1

為什么不嘗試與python示例相同的東西？

Mat img = ...
Mat descr;
hog.compute(img, descr, ...);

float eps = 1e-7f;
descr /= sum(descr)[0] + eps; // same as: normalize(descr,descr,1,eps,NORM_L1);
sqrt(descr,descr);
descr /= norm(descr) + eps;  

// ... feed to svm