HOG学习(一)

关于HOG里的特征维度

参考

http://gz-ricky.blogbus.com/logs/85326280.html

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7897fb69010196kl.html

代码

 #include <stdlib.h>
#include <iostream>
#include <conio.h>
#include <string>
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
using namespace cv; int main(int argc, char** argv)
{
Mat trainImg; //需要分析的图片
trainImg=imread("1.jpg",); //读取图片
HOGDescriptor *hog=new HOGDescriptor(cvSize(,),cvSize(,),cvSize(,),cvSize(,),); //具体意思见参考文章1,2
vector<float>descriptors;//结果数组
hog->compute(trainImg, descriptors,cvSize(,), cvSize(,)); //调用计算函数开始计算
printf("%d\n",descriptors.size()); //打屏一下结果数组的大小,看看是否符合文献2的预估, 发现完全一样,那篇文章很给力
}

1.jpg(大小为96*160)

HOG学习(一)

结果:

HOG学习(一)

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