OpenCV Python e Istogramma di Oriented Gradient

Question

C'è qualche documentazione utile per l'utilizzo della funzionalità HOGDescriptor in Python OpenCV? Ho letto la documentazione di C++, ma la versione di Python funziona in modo diverso e non riesco a capirlo solo armeggiando.

In particolare, sto cercando un comando OpenCV in Python che prende un'immagine e una posizione di pixel come input (e probabilmente anche alcuni parametri relativi alla dimensione di una finestra di rilevamento) e quindi restituisce semplicemente un array Python che contiene il HOG feature vector (cioè un elenco o un array NumPy, ecc., in cui l'elemento jth dell'elenco è il componente istogramma jth da un istogramma di gradienti orientati).

Il mio obiettivo è quello di alimentare questi istogrammi nelle pipeline SVM di scikits.learn (così posso evitare l'addestramento OpenCV SVM), ma per farlo ho bisogno dei vettori effettivi di funzionalità e non del tipo di condotte per la catena di elaborazione HOG. che OpenCV sembra utilizzare.

Eventuali altre implementazioni di Python di codice HOG avrebbe funzionato troppo. Ho bisogno di qualcosa di abbastanza efficiente da confrontare con un'altra base di codice che sto scrivendo io stesso.

Answer 1

Che ne dite di un po' di Matlab come ispirazione, appartenenti a questo article

Answer 2

dai uno sguardo a http://sourceforge.net/projects/hogtrainingtuto/?_test=beta per un po 'di codice Python HOG e un sacco di implementazioni di C, cpp, java. Per quanto riguarda le documentazioni reali di python e opencv, anch'io sono in perdita. Ma questo dovrebbe aiutare un po '

Answer 3

L'applicazione 'Poselets' here dispone di un'implementazione C di descrittori HOG, che, anche se scritto con Matlab in mente, può essere adattato per funzionare con Python usando ctypes e numpy.

È possibile rimuovere tutte le routine mex e dichiarare gli array di input e output come float * nella funzione C.

Si ha bisogno di fare in modo che gli array NumPy sono contigui Fortran. Questo può essere ottenuto:

image = image.copy(order='F', dtype = float32)

Answer 4

Questo è un po 'tardi, ma, per riferimento futuro, scikit-image ha un'implementazione di HOG. Questa è una singola funzione che potrebbe estrarre l'istogramma di gradienti orientati per una determinata immagine.