Orientiertes Gradienten-Histogramm: Enthüllung des visuellen Bereichs: Erkundung des Histogramms mit orientierten Farbverläufen in der Bildverarbeitung

In den Bereichen Computer Vision und Bildverarbeitung ist das Histogramm orientierter Gradienten (HOG) ein Merkmalsdeskriptor, der für diesen Zweck verwendet wird der Objekterkennung. Diese Technik wird verwendet, um die Anzahl der Instanzen der Gradientenausrichtung zu zählen, die in bestimmten Bereichen eines Bildes auftreten. Diese Technik ist vergleichbar mit Kantenorientierungs-Histogrammen, skaleninvarianten Merkmalstransformationsdeskriptoren und Formkontexten; Sie unterscheidet sich jedoch von diesen Methoden dadurch, dass sie auf einem dichten Gitter aus gleichmäßig verteilten Zellen berechnet wird und eine überlappende lokale Kontrastnormalisierung verwendet, um ein höheres Maß an Genauigkeit zu erreichen.

Wie Sie wollen Nutzen

(I) Erkenntnisse und Validierungen zu den folgenden Themen:

Kapitel 1: Histogramm orientierter Verläufe

Kapitel 2: Kantenerkennung

Kapitel 3: Skaleninvariante Feature-Transformation

Kapitel 4: Beschleunigte robuste Features

Kapitel 5: GLOH

Kapitel 6: Lokale binäre Muster

Kapitel 7: SCHNELL ausgerichtet und KURZ gedreht

Kapitel 8: Boosting (maschinelles Lernen)

Kapitel 9: Bildsegmentierung

Kapitel 10: Objekterkennung

(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zum Histogramm mit orientierten Farbverläufen.

(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung des Histogramms mit orientierten Farbverläufen in vielen Bereichen .

Für wen sich dieses Buch eignet

Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über das Grundwissen oder die Informationen hinausgehen möchten jede Art von Histogramm mit orientierten Farbverläufen.