Python与C++中梯度方向直方图的实现

发布时间：2023/12/16

关于“Python与C++中梯度方向直方图的实现”的完整攻略，我将从以下几方面进行详细讲解：

什么是梯度方向直方图
Python中的梯度方向直方图实现
C++中的梯度方向直方图实现
两个示例：人脸识别和图像分类

什么是梯度方向直方图

梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradient，HOG）是一种常用于图像处理、计算机视觉中的特征提取算法。它主要是通过计算图像中每个像素的梯度和方向，将这些梯度方向信息组合成图像的特征向量，从而用于人脸识别、物体检测、图像分类等领域。

Python中的梯度方向直方图实现

在Python中，我们可以使用OpenCV库提供的函数来实现梯度方向直方图的计算。具体实现步骤如下：

读取图像。
对图像进行灰度化处理。
计算图像的梯度，可以使用Sobel算子或Scharr算子。
将梯度向量分成若干个方向区间，并统计每个方向区间内的梯度向量的数量，得到直方图。一般来说，将360度的梯度方向分割成n个区间，每个区间的角度范围为360度/n。

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算图像的梯度
sobel_x = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0)
sobel_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1)

# 计算梯度方向和大小
magnitude, angle = cv2.cartToPolar(sobel_x, sobel_y)

# 将梯度方向分成9个方向区间，统计每个区间内梯度向量的数量，得到直方图
hist = cv2.calcHist([angle], [0], None, [9], [0, 2*np.pi])

# 归一化处理得到最终的特征向量
hist = cv2.normalize(hist, None).flatten()

C++中的梯度方向直方图实现

在C++中，我们也可以利用OpenCV库提供的函数来实现梯度方向直方图的计算。相比Python的实现，C++代码需要手动分配内存空间，实现稍微麻烦一些。具体实现步骤如下：

读取图像。
对图像进行灰度化处理。
计算图像的梯度，可以使用Sobel算子或Scharr算子。
将梯度向量分成若干个方向区间，并统计每个方向区间内的梯度向量的数量，得到直方图。一般来说，将360度的梯度方向分割成n个区间，每个区间的角度范围为360度/n。

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat img = imread("test.jpg");

    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    Mat sobel_x, sobel_y;
    Sobel(gray, sobel_x, CV_64F, 1, 0);
    Sobel(gray, sobel_y, CV_64F, 0, 1);

    Mat magnitude, angle;
    cartToPolar(sobel_x, sobel_y, magnitude, angle);

    int bin_num = 9;
    float bin_size = 2 * CV_PI / bin_num;
    Mat hist = Mat::zeros(bin_num, 1, CV_32F);
    for (int row = 0; row < angle.rows; row++)
    {
        for (int col = 0; col < angle.cols; col++)
        {
            int bin = static_cast<int>(angle.at<float>(row, col) / bin_size);
            hist.at<float>(bin) += magnitude.at<float>(row, col);
        }
    }

    normalize(hist, hist);
    Mat feature = hist.reshape(1, 1);

    return 0;
}

两个示例：人脸识别和图像分类

下面具体介绍两个使用梯度方向直方图进行特征提取的示例。

人脸识别

在进行人脸识别时，我们需要对每一张人脸图像提取其特征向量，然后将这些特征向量用于训练分类器，从而实现人脸识别的任务。

import cv2
import os

# 读取人脸库图像
face_dir = 'face_dataset'
files = os.listdir(face_dir)
faces = []
labels = []
for file in files:
    img = cv2.imread(os.path.join(face_dir, file))
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces.append(gray)
    labels.append(int(file[0]))

# 提取特征向量
bin_num = 9
bin_size = 2 * np.pi / bin_num
hog = cv2.HOGDescriptor(_winSize=(64, 128), _blockSize=(16, 16), _blockStride=(8, 8), _cellSize=(8, 8), _nbins=bin_num)
features = []
for face in faces:
    feature = hog.compute(face, None).reshape(1, -1)
    features.append(feature)

# 训练SVM分类器
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.train(np.array(features), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(labels))

图像分类

在进行图像分类时，我们需要对训练集和测试集中的每一张图像提取其特征向量，然后将这些特征向量用于训练分类器或进行分类预测。

import cv2
import os

# 读取训练集和测试集图像
train_dir = 'train_dataset'
test_dir = 'test_dataset'
train_files = os.listdir(train_dir)
test_files = os.listdir(test_dir)
train_images = []
train_labels = []
test_images = []
test_labels = []
for file in train_files:
    img = cv2.imread(os.path.join(train_dir, file))
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    train_images.append(gray)
    train_labels.append(int(file[0]))
for file in test_files:
    img = cv2.imread(os.path.join(test_dir, file))
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    test_images.append(gray)
    test_labels.append(int(file[0]))

# 提取特征向量
bin_num = 9
bin_size = 2 * np.pi / bin_num
hog = cv2.HOGDescriptor(_winSize=(64, 128), _blockSize=(16, 16), _blockStride=(8, 8), _cellSize=(8, 8), _nbins=bin_num)
train_features = []
for train_image in train_images:
    train_feature = hog.compute(train_image, None).reshape(1, -1)
    train_features.append(train_feature)
test_features = []
for test_image in test_images:
    test_feature = hog.compute(test_image, None).reshape(1, -1)
    test_features.append(test_feature)

# 训练KNN分类器并进行分类预测
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(np.array(train_features), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels))
ret, result, neighbors, dist = knn.findNearest(np.array(test_features), 1)