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我正在实现“用于人体检测的定向梯度直方图”中的定向梯度直方图特征，我想可视化结果。所有关于这些特性的论文都使用标准的可视化，但我找不到任何关于这些特性是如何生成的描述。我将不胜感激解释或有用的链接。

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你在论文中看到的可视化可以解释如下：

描述符由网格中覆盖图像窗口的 M*N 个单元组成。每个单元由边缘方向的直方图表示，其中离散化边缘方向的数量是一个参数（通常为 9）。细胞直方图通过“星”显示直方图中边缘方向的强度：特定方向越强，相对于其他方向的时间越长。

请注意，有多种归一化方案：局部方案，其中单元格仅相对于相邻单元格进行归一化（如 Dalal-Triggs 的原始论文中所示），或全局方案，其中方向长度由所有单元格归一化. 另请注意，一些作者对每个单元格使用多个局部归一化（例如我在下面提到的那个），但可视化仅显示一个（或它们的平均值）。

Felzenszwalb 等人开创性工作的 Matlab 代码。通过在图像上绘制细胞来可视化细胞，其中强度通过边缘的强度而不是长度来可视化。你可以在他们在这里提供的包中找到它(DPM)。查找名为 HOGpicture.m 的函数

下面的示例显示了一个自行车模型（来自 Felzenszwalb 等人），其 HoG 由 7*11 个单元组成，每个单元有 8 个方向

自行车的 HoG 模型，取自 Felzenszwalb 等人

于 2012-11-04T07:54:16.807 回答
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一个名为Jurgenwiki的博客有一些示例代码（称为get_hogdescriptor_visu()），用于在 OpenCV 中可视化 HOG 描述符。过去，我将 Jurgenwiki 代码复制/粘贴到 C++ 文件中，将我的 HOG 功能传递到get_hogdescriptor_visu()中，可视化效果看起来不错。这是一个例子：

在此处输入图像描述

Jurgenwiki 代码的一个警告是它希望您使用默认HOGDescriptor()参数（例如 16x16 块、8x8 单元、9 个方向箱）。但是，如果您在 中使用自定义参数HOGDescriptor，您可以调整 Jurgenwiki 代码以匹配您的 HOG 参数。

这篇 StackOverflow 帖子也非常有用。

于 2012-11-15T19:42:53.023 回答
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最近在 iccv 2013 上发表了一篇关于可视化 HOG 特征的论文 (HOGles)，这可能很有帮助，代码可在此处获得http://web.mit.edu/vondrick/ihog/#code

于 2014-01-16T18:11:48.463 回答
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scikit-image 还提供 HOG 可视化： http ://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/plot_hog.html

于 2015-02-24T15:57:46.310 回答
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在这里，我想问一个问题，一个人走路的两个序列帧，我们提取每个图像的 HOG，然后对两个 HOG 进行差分。我想知道我们在最终的（差异）HOG 可视化中得到了什么信息。

谢谢

于 2015-05-19T03:09:44.270 回答