边界方向直方图直方图的源码

资 源 简 介

边界方向直方图直方图的源码

详 情 说 明

边界方向直方图是一种常用于图像处理和计算机视觉领域的特征提取方法，主要用于描述图像中物体边缘的形状信息。它的核心思想是通过统计图像局部区域中边缘像素的梯度方向分布来表征物体的轮廓特征。

实现边界方向直方图的主要步骤包括：

首先需要计算图像的梯度幅值和方向。通常会使用Sobel算子或Scharr算子来获取水平和垂直方向的梯度分量，然后通过这两个分量计算出每个像素点的梯度幅值和方向角度。

接下来将整个图像划分为若干个小的单元格区域。对于每个单元格内的像素，根据其梯度方向进行投票统计，将方向空间离散化为若干个区间，形成该单元格的局部方向直方图。

然后将相邻的单元格组合成更大的块区域，对块内所有单元格的直方图进行归一化处理，提高特征对光照变化的鲁棒性。这种块内归一化的方式可以消除局部光照变化的影响。

最后将所有块的特征向量串联起来，就得到了整幅图像的边界方向直方图特征表示。这种特征对物体的形状非常敏感，能够捕捉轮廓的局部变化信息。

边界方向直方图在目标检测、行人识别等领域有广泛应用，特别是在著名的HOG（方向梯度直方图）特征描述子中就采用了类似的思想。通过分析不同方向边缘的分布情况，可以有效地区分不同形状的物体。