python - python skimage.feature.hog函数，参数pixels_per_cell和cells_per_block的含义

Question

我在hog使用skimage.feature. 我找不到详细的文档，也找不到解释参数pixels_per_cell和cells_per_block.

我使用 HOG 从 MNIST 数据集中提取特征（所有图像均为 28*28），并设置pixels_per_cell = (2,2), cells_per_block = (14,14), orientation = 8.

我认为提取的特征中应该只有一个块，因为 2*14=28，它用完了图像的所有像素。但很明显我错了。hog返回一个形状数组(1568,)(1568=14*14*8)。

更奇怪的是，如果我设置pixels_per_cell = (2,2), cells_per_block = (7,7), orientation = 8，我会得到一个巨大的 shape 数组(25088,)。

pixels_per_cell两个参数和的正确用法是cells_per_block什么？任何帮助，将不胜感激。

Answer 1

块和单元的概念在以下教程1和2中得到了很好的介绍。有助于理解结果特征 verctor 形状的一件事是feature_vector = False在传递的参数中关闭 flatten 选项hog。