android - 使用 HOGDescriptor (OpenCV for Android) 对图像进行梯度和角度可视化

Question

我尝试可视化由 Android 的 OpenCV Lib 的 HOGDescriptor 计算的图像的梯度和角度。一开始我有一个带有 8 位无符号整数（CV_8UC3）的 3 通道图像 Mat()。计算结果是梯度的 MAT() (CV_32FC2) 和角度的 Mat() (CV_8UC2)。我如何可视化这个结果？代表什么价值观？为什么有角度 Mat() 2 个通道？梯度 Mat() 的 2 个通道是梯度的 x 和 y 分量吗？我找不到 computeGradiant-Method 的文档。

Answer 1

HOG 描述符是一个方向梯度的直方图：它是一个直方图，其中每个 bin 代表对相应方向的梯度的投票。为了计算这个描述符，您应该首先将 3 通道彩色图像转换为灰度图像

cv::cvtColor(CV_BGR2GRAY);

“ComputeGradient”方法的结果是例如两个图像（与原始大小相同）：x 分量和 y 分量。然后，您应该能够为每个像素计算梯度幅度和方向。

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

然后你可以填充你的直方图。请注意，HOG 描述符是由块和单元格计算的。有关更多详细信息，请参阅此。