HoG功能如何以圖形方式表示？

Question

我正在實現“人體檢測的定向梯度直方圖”中的“定向梯度直方圖”功能，我希望將結果可視化。 有關這些功能的所有論文都使用標准可視化，但我找不到有關如何生成這些功能的任何描述。 我要感謝解釋或有用的鏈接。

Answer 1

您在論文中看到的可視化可以解釋如下：

描述符由覆蓋網格中的圖像窗口的M * N個單元組成。 每個單元由邊緣方向的直方圖表示，其中離散化的邊緣方向的數量是參數（通常為9）。 細胞直方圖通過“星形”可視化，顯示直方圖中邊緣方向的強度：特定方向越強，相對於其他方向越長。

注意，存在各種歸一化方案：局部方案，其中僅相對於相鄰小區歸一化的小區（如Dalal-Triggs的原始論文中）或全局方案，其中定向長度由所有小區歸一化。 還要注意，一些作者每個單元使用多個局部標准化（例如下面我指的那個），但是可視化只顯示一個（或它們的平均值）。

Felzenszwalb等人開創性工作的Matlab代碼。 通過在圖像上繪制細胞來可視化細胞，其中強度通過邊緣的強度而不是長度來可視化。 您可以在這里給出的包中找到它（DPM） 。 尋找名為HOGpicture.m的函數

下面的例子顯示了一輛自行車的模型（來自Felzenszwalb等人），其中HoG由7 * 11個單元組成，每個單元有8個方向

Answer 2

一個名為Jurgenwiki的博客有一些示例代碼（稱為get_hogdescriptor_visu() ），用於在OpenCV中可視化HOG描述符。 過去，我將Jurgenwiki代碼復制/粘貼到C ++文件中，將我的HOG功能傳遞給get_hogdescriptor_visu() ，可視化效果非常好。 這是一個例子：

Jurgenwiki代碼的一個警告是它希望您使用默認的HOGDescriptor()參數（例如16x16塊，8x8單元，9個方向箱）。 但是，如果您在HOGDescriptor使用自定義參數，則可以調整Jurgenwiki代碼以匹配您的HOG參數。

這個StackOverflow帖子也很有用。

Answer 3

最近在iccv 2013上發表了一篇關於可視化HOG功能的論文（HOGles），它可能非常有用，代碼可以在這里獲得http://web.mit.edu/vondrick/ihog/#code

Answer 4

scikit-image還提供HOG可視化： http ： //scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/plot_hog.html

Answer 5

在這里，我想問一個問題，一個人走路的兩個序列幀，我們從每個圖像的HOG中取出，然后取兩個HOG的差異。 我想知道我們在最終（差異）HOG可視化中獲得的信息。

謝謝