HOG描述符的实现

Question

我正在尝试使用 java 实现 Hog Descriptor，而不使用在 opencv 中实现的 Hog 描述符，但我有以下问题：

1. HOG Detector 和 HOG Descriptor 一样吗？

2. 从图像中提取兴趣点或关键点后，我们从什么中提取 HOG 描述符？形成整个图像或从我们之前从图像中检测到的兴趣点/关键点。

3. 当我们计算梯度时，我们是在计算图像梯度之前还是之后将图像分成块？

问候 提前致谢

Answer 1

嗯，

1. 我没有专门用过HoG，但是从其他描述词来看，通常它们是不一样的。实际特征是描述符，而您可以猜到的检测器用于检测（定位）特征。
2. 找到感兴趣的点然后从整个图像中提取特征是没有意义的。 （再次）我不知道 HoG 究竟是如何工作的，但通常要么从整个图像中提取特征，要么首先检测有趣的点，然后从中提取。 （但有些特征无法从整个图像中提取出来）。
3. 从wikipedia 中的答案来看，通常的方法涉及计算局部特征，然后使用块到group the cells together into larger, spatially connected blocks 来提高光照等鲁棒性，所以首先在单元级别计算HoG，然后使用块来将它们聚集在一起。