使用HOGDescriptor（OpenCV for Android）對圖像進行漸變和角度可視化

我嘗試顯示由OpenCV Lib for Android的HOGDescriptor計算的圖像的漸變和角度。在開始我有一個3通道圖像Mat（）與8位無符號整型（CV_8UC3）。計算的結果是梯度的MAT（）（CV_32FC2）和角度的Mat（）（CV_8UC2）。我如何可視化這個結果？代表價值的是什麼？爲什麼有角度Mat（）2通道？是否是漸變Mat（）的2個通道是漸變的x和y分量？我找不到computeGradiant-Method的文檔。使用HOGDescriptor（OpenCV for Android）對圖像進行漸變和角度可視化

來源

2012-06-08 ChHaupt

HOG描述符是一個面向梯度的直方圖：它是一個直方圖，其中每個面元代表相應方向上的梯度投票。爲了計算這個描述符時，應先轉換你3個頻道色彩圖像轉換成灰度圖像

cv::cvtColor(CV_BGR2GRAY);

「ComputeGradient」方法的結果爲爲例兩個圖像（相同大小與原始）：X-組件和y組件。然後，您應該能夠爲每個像素計算梯度大小和方向。

mag=sqrt(x*x+y*y) 
alpha=atan(y/x)

然後你可以填寫你的直方圖。請注意，HOG descritpor由塊和單元格計算。有關更多詳細信息，請參閱this。

來源

2012-06-08 09:53:36 Eric

computeGradient的結果實際上是2個圖像，其名稱爲：grad和angle。 grad Mat（）有2個通道。我認爲這代表每個像素的x分量和1通道y分量的1個信道。比我可以用「mag = sqrt（x * x + y * y）」來計算大小，但爲什麼2個通道用於角度Mat（）？如果這個Mat（）包含角度，那麼1個通道就足夠了？ – ChHaupt

我可以在哪裏找到您的computeGradient函數？ CV_32FC1足夠用於角度。 – Eric

您可以找到「computeGradient」：http://www710.univ-lyon1.fr/~eguillou/documentation/opencv2/structcv_1_1_h_o_g_descriptor.html#a5ce15ef09b0eb7d0ecfd7f2eb353df83而對於Android：http：//ngocdaothanh.github.com/opencv_android_javadoc/index .html？overview-tree.html – ChHaupt

使用HOGDescriptor（OpenCV for Android）對圖像進行漸變和角度可視化

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