Histogram of oriented gradients (HO

Histogram of oriented gradients (HOG) is a feature descriptor used to detect objects in computer vision and image processing. The HOG descriptor technique counts occurrences of gradient orientation in localized portions of an image - detection window, or region of interest (ROI).

Implementation of the HOG descriptor algorithm is as follows:
Divide the image into small connected regions called cells, and for each cell compute a histogram of gradient directions or edge orientations for the pixels within the cell.
Discretize each cell into angular bins according to the gradient orientation.
Each cell's pixel contributes weighted gradient to its corresponding angular bin.
Groups of adjacent cells are considered as spatial regions called blocks. The grouping of cells into a block is the basis for grouping and normalization of histograms.
Normalized group of histograms represents the block histogram. The set of these block histograms represents the descriptor.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ฮิสโตแกรมของวางไล่ระดับสี (หมู) เป็นตัวบอกคุณลักษณะที่ใช้เพื่อตรวจจับวัตถุในวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์และการประมวลผลภาพ เทคนิคบอกหมูนับทั้งวางไล่ระดับสีในภาษาท้องถิ่นบางส่วนของรูปภาพ - ตรวจสอบหน้าต่าง หรือน่าสนใจ (ร้อย)งานของอัลกอริทึมบอกหมูจะเป็นดังนี้:แบ่งภาพขนาดเล็กเชื่อมต่อภูมิภาคที่เรียกว่าเซลล์ และคำนวณฮิสโตแกรมของทิศทางการไล่โทนสีหรือแนวขอบสำหรับพิกเซลภายในเซลล์แต่ละเซลล์Discretize แต่ละเซลล์ในช่องแองกูลาร์ตามแนวไล่ระดับพิกเซลแต่ละเซลล์จัดสรรไล่ระดับน้ำหนักของช่องแองกูลาร์ที่สอดคล้องกันกลุ่มของเซลล์ที่อยู่ติดกันจะถือว่าเป็นขอบเขตพื้นที่ที่เรียกว่าบล็อก การจัดกลุ่มของเซลล์ลงในบล็อกเป็นพื้นฐานสำหรับการจัดกลุ่มและฟื้นฟูของฮิสโตแกรมกลุ่มมาตรฐานของฮิสโตแกรมแสดงถึงฮิสโตแกรมบล็อก ชุดของฮิสโตแกรมบล็อกเหล่านี้แสดงถึงการอธิบาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Histogram ของการไล่ระดับสีที่มุ่งเน้น (HOG) เป็นตัวบอกคุณลักษณะที่ใช้ในการตรวจจับวัตถุในคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์และการประมวลผลภาพ HOG เทคนิคการให้คำอธิบายถึงเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นนับจากการวางแนวทางการไล่ระดับสีในส่วนที่มีการแปลของภาพ - หน้าต่างการตรวจสอบหรือภูมิภาคที่น่าสนใจ (ROI). การดำเนินการตามขั้นตอนวิธีการให้คำอธิบายถึง HOG ดังนี้แบ่งภาพลงในภูมิภาคที่เชื่อมต่อขนาดเล็กที่เรียกว่าเซลล์และสำหรับแต่ละ เซลล์คำนวณ histogram ของทิศทางการไล่ระดับสีหรือแนวขอบพิกเซลภายในเซลล์. Discretize แต่ละเซลล์ลงไปในถังขยะเหลี่ยมตามทิศทางการไล่ระดับสี. พิกเซลเซลล์แต่ละคนมีส่วนช่วยในการไล่ระดับสีถ่วงน้ำหนักไปยังถังเชิงมุมที่สอดคล้องกัน. กลุ่มของเซลล์ที่อยู่ติดถือเป็นภูมิภาคอวกาศ เรียกว่าบล็อก การจัดกลุ่มของเซลล์ลงในบล็อกเป็นพื้นฐานสำหรับการจัดกลุ่มและการฟื้นฟูของ histograms. กลุ่มปกติ histograms แสดงถึง histogram บล็อก ชุดของ histograms บล็อกเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงตัวบอก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความถี่ของการไล่ระดับสี ( หมู ) ที่มุ่งเน้นคุณลักษณะเป็นหัวเรื่องที่ใช้ตรวจจับวัตถุในวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์และการประมวลผลภาพ หมูหัวเรื่องเทคนิคนับการเกิดขึ้นของการปฐมนิเทศในเฉพาะบางส่วนของภาพ -- หน้าต่างตรวจสอบ หรือภูมิภาคที่น่าสนใจ ( ROI )

ใช้หมูหัวเรื่องขั้นตอนวิธีดังนี้
แบ่งภาพออกเป็นขนาดเล็กที่เชื่อมต่อภูมิภาค เรียกว่า เซลล์ แต่ละเซลล์และคำนวณความถี่ของเส้นทางลาดหรือขอบปฐมนิเทศสำหรับพิกเซลภายในเซลล์ .
discretize แต่ละเซลล์ในถังขยะเหลี่ยมตามความลาดชันวาง .
พิกเซลของเซลล์แต่ละส่วนลาดหนักถังขยะเชิงมุมของ
ที่สอดคล้องกันกลุ่มเซลล์ที่อยู่ติดกัน ถือเป็นพื้นที่ภูมิภาคที่เรียกว่าบล็อก การจัดกลุ่มของเซลล์ลงในบล็อกเป็นพื้นฐานสำหรับการรวมกลุ่มและบรรทัดฐานของ histograms .
ปกติกลุ่มฮิสโตแกรมแสดงแท่งฮิสโตแกรม ชุดของฮิสโตแกรมบล็อกเหล่านี้หมายถึงหัวเรื่อง .