
OpenCVで物体検出器を作成する④ ~HOG特徴~
出典:http://gori-naru.blogspot.jp/
こんにちは!ザキヤマです。
最近は涼しい日が続いていますね。まるで10月みたいです。ごはんもすすみます。
はじめて夏におでんが売っててよかったと思いました。
食べ物の話はさておき、今回は……Harr-Like特徴、LBP特徴についての話に引き続き、
HOG特徴量について説明していきます。
OpenCVで物体検出器を作成するシリーズ、記事一覧はこちら!
HOG特徴
HOG(Histogram of Oriented Gradients)特徴は、輝度の勾配方向の分布により特徴を捉えます。
画像の一部分について、
輝度の変化している方向(勾配方向:0~180度)と、
輝度の差(勾配強度)を計算します。
切り出した画像ごとに、この計算したベクトルをヒストグラムにします。
このヒストグラムの組み合わせによって、物体を判別します。
勾配ベクトルを可視化すると、下の図のようになります。
矢印の向きが勾配方向、矢印の長さが勾配強度を表します。

出典:https://ja.wikipedia.org/
特徴量まとめ
OpenCVのtraincascadeで扱える3つの特徴量についてまとめると…
- Haar-Like特徴量
物体の局所的な明暗差の組み合わせにより、画像を判別する - LBP(Local Binary Pattern)特徴量
物体の局所的な輝度の分布の組み合わせにより、画像を判別する - HOG(Histogram of Oriented Gradients)特徴量
物体の局所的な輝度の勾配方向の分布の組み合わせにより、画像を判別する
どの特徴量も、特徴の見つけ方はそれぞれ違いますが、
小さな特徴を集めることで、一つの物体を判定していることがわかりますね。
つづきます
今回はHOG特徴についてでした。
次回はいよいよ黒い画面が登場します。
カスケード分類器を作成していきたいと思います!
⇒ OpenCVで物体検出器を作成する⑤ ~createsamples~
OpenCVで物体検出器を作成するシリーズ
OpenCVで物体検出器を作成する① ~基礎知識~
OpenCVで物体検出器を作成する② ~Haar-Like特徴~
OpenCVで物体検出器を作成する③ ~LBP特徴~
OpenCVで物体検出器を作成する④ ~HOG特徴~
OpenCVで物体検出器を作成する⑤ ~createsamples~
OpenCVで物体検出器を作成する⑥ ~traincascade~
OpenCVで物体検出器を作成する⑦ ~分類器完成~
OpenCVで物体検出器を作成する⑧ ~エラー対処~