在Python和C++的彩色圖像上計算的描述符差異

我計算了顏色圖像上的HOGDescriptor，發現Python和C++，opencv版本，HOG參數和圖像在兩者上都是相同的。有一個在C++和Python計算上的默認BGR圖像的HOG描述符之間的驚人差異在Python和C++的彩色圖像上計算的描述符差異

再次有，在C++和Python計算上的默認的HOG描述符之間的驚人的差異BGR2RBG圖像。然而，C++似乎遵循推薦的（通過Dalal，Triggs）計算HOG作爲所有三個通道的最大值的方式，BGR和RGB圖像具有相同的HOG描述符這一事實證明了這一點，但Python不會

的圖像的灰度級版本，但是，顯示出類似的（但不相同）描述符值。

HOG參數：

cv::HOGDescriptor hogDescriptor; 
hogDescriptor.blockSize = cv::Size(8, 8); 
hogDescriptor.cellSize = cv::Size(4, 4); 
hogDescriptor.blockStride = cv::Size(4, 4); 
hogDescriptor.nbins = 9; 
hogDescriptor.signedGradient = true; 
hogDescriptor.winSize = cv::Size(72, 72);

我的問題是，爲什麼會出現在C++和Python實現之間如此大的差異，即使Python是隻爲C++版本的包裝？

來源

2017-08-03 Shawn Mathew

可能的重複：[用python和C++計算的opencv hog描述符的區別]（https://stackoverflow.com/questions/45488186/difference-in-opencv-hog-descriptor-computed-in-python-and-c ），同樣的用戶。 –

@ThomasMatthews。雖然這兩個問題看起來很相似，但它們在計算HOG時提出了不同的問題：opencv在計算同一語言的不同顏色圖像上的HOG時的行爲，以及在不同語言的相同顏色空間中計算HOGs –

說「cv2」Python模塊是「只是一個包裝「是有點虛假。最初的'cv'模塊是，但'cv2'使用numpy類型來計算例如，所以事情總體上會有小的差異（不知道這是否是這裏的實際問題）。 –

我找到了灰度圖像的解決方案。 HOG描述符的Python包裝器代碼將gammaCorrection標誌初始化爲False而不是在C++中的True。手動將標誌設置爲True或False都會導致灰度圖像上的C++和Python具有完全相同的值。

但是，問題出現在彩色圖像上。

我最好的猜測是，像gammaCorrection標誌不一致，有類似的Python包裝要的東西。

來源

2017-09-01 20:21:12

在Python和C++的彩色圖像上計算的描述符差異

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