HOG 特征计算实现

// 获取HOG直方图
cv::Mat getHog(Point pt,std::vector<Mat> &integrals)
{// 判断当前点的位置是否符合条件 if( pt.x - R < 0 ||pt.y - R < 0 ||pt.x + R >= integrals[0].cols ||pt.y + R >= integrals[0].rows ){return Mat();}// 直方图Mat hist(Size(NBINS*BLOCKSIZE*BLOCKSIZE,1),CV_32F);Point tl(0,pt.y-R);int c = 0;// 遍历块for(int i = 0; i < BLOCKSIZE;i++){tl.x = pt.x - R;for(int j = 0; j < BLOCKSIZE; j++){// 获取当前窗口，计算局部直方图Rect roi(tl,tl+Point(CELLSIZE,CELLSIZE));// 计算当前bins下直方图Mat hist_temp = hist.colRange(c,c+NBINS);cacHOGinCell(hist_temp,roi,integrals);// cell步长尺寸tl.x += CELLSIZE;c += NBINS;}tl.y = CELLSIZE;}// 归一化L2范数normalize(hist,hist,1,0,NORM_L2);return hist;
}
// 计算HOG特征
std::vector<Mat> cacHOGFeature(cv::Mat srcImage)
{Mat grayImage;std::vector<Mat> HOGMatVector;cv::cvtColor(srcImage,grayImage,CV_RGB2GRAY);grayImage.convertTo(grayImage,CV_8UC1);// 生成积分图像std::vector<Mat> integrals = CalculateIntegralHOG(grayImage);Mat image = grayImage.clone();// 灰度值缩小image *= 0.5;// HOG特征矩阵cv::Mat HOGBlockMat(Size(NBINS,1),CV_32F);// cell遍历for(int y = CELLSIZE/2; y < grayImage.rows; y += CELLSIZE){for(int x = CELLSIZE / 2; x < grayImage.cols; x += CELLSIZE){// 获取当前窗口HOGcv::Mat hist = getHog(Point(x,y),integrals);if (hist.empty()) continue;HOGBlockMat = Scalar(0);for(int i = 0; i < NBINS; i++){for(int j = 0; j < BLOCKSIZE; j++){HOGBlockMat.at<float>(0,i) += hist.at<float>(0,i+j*NBINS);}}// L2范数归一化normalize(HOGBlockMat,HOGBlockMat,1,0,CV_L2);HOGMatVector.push_back(HOGBlockMat); Point center(x, y);// 绘制HOG特征图for (int i = 0; i < NBINS; i++){// 角度获取double theta = (i * THETA + 90.0 ) * CV_PI / 180.0;Point rd(CELLSIZE*0.5*cos(theta), CELLSIZE*0.5*sin(theta));// 获取绘制中心Point rp = center -  rd;Point lp = center -  -rd;// 绘制HOG特征块line(image, rp, lp, Scalar(255*HOGBlockMat.at<float>(0, i), 255, 255));}}}imshow("out",image);return HOGMatVector;
}

转载：http://blog.csdn.net/zhuwei1988

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