不同 HOG 代码的混淆

Question

我已经下载了三个不同的 HoG 代码。使用 64x128

的图像

1) 使用matlab函数：extractHOGFeatures,

[hog, vis] = extractHOGFeatures(img,'CellSize',[8 8]);

hog 的大小是 3780。

计算方式：

HOG 特征长度 N 基于图像大小和函数参数值。

N = prod([BlocksPerImage, BlockSize, NumBins])
BlocksPerImage = floor((size(I)./CellSize – BlockSize)./(BlockSize – BlockOverlap) + 1)

2) 第二个HOG函数是从here下载的。使用了相同的图像

H = hog( double(rgb2gray(img)), 8, 9 );

 %  I        - [mxn] color or grayscale input image (must have type double)
%  sBin     - [8] spatial bin size
%  oBin     - [9] number of orientation bins

H的大小是3024

计算方式：

H        - [m/sBin-2 n/sBin-2 oBin*4] computed hog features

3) 来自 vl_feat 的 HoG 代码。

cellSize = 8;
 hog = vl_hog(im2single(rgb2gray(img)), cellSize, 'verbose','variant', 'dalaltriggs') ;
vl_hog: image: [64 x 128 x 1]
vl_hog: descriptor: [8 x 16 x 36]
vl_hog: number of orientations: 9
vl_hog: bilinear orientation assignments: no
vl_hog: variant: DalalTriggs
vl_hog: input type: Image

输出为 4608。

哪一个是正确的？

Answer 1

全部正确。问题是 HOG 特征提取函数 default 参数因包而异。（例如 - opencv、matlab、scikit-image 等）。我所说的参数是指 winsize、stride、blocksize、scale 等

通常 HOG 描述符长度为：

 Length = Number of Blocks x Cells in each Block x Number of Bins in each Cell

既然都是正确的，那么你用哪个就可以有很多种答案了。您可以尝试不同的参数值并选择适合您的。由于没有固定的方法来找到正确的值，如果您知道每个参数的变化如何影响结果将会很有帮助。

Cell-size : 如果你增加这个，你可能捕捉不到小细节。

Block-size ：同样，大单元格大小的大块可能无法帮助您捕获小细节。此外，由于大块意味着光照变化可能更多，并且由于梯度归一化步骤，很多细节将会丢失。所以相应地选择。

Overlap/Stride：如果您选择重叠块，这将再次帮助您捕获有关图像块的更多信息。通常它被设置为块大小的一半。

通过相应地选择上述参数的值，您可能会获得很多信息。但是描述符长度会变得不必要的长。

希望这对您有所帮助 :)

不同 HOG 代码的混淆

Confusion in different HOG codes

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