python - 使用 python 从图像集中提取 hog 特征时出错

Question

我正在尝试从一组图像中提取 HOG 特征，但出现内存错误

hists = [np.bincount(b.ravel(), m.ravel(), bin_n) for b, m in zip(bin_cells, mag_cells)]

内存错误

我从 opencv example 复制了 HOG 函数我的示例代码是

def hog(img):
  gx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 1, 0)
  gy = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 0, 1)
  mag, ang = cv2.cartToPolar(gx, gy)
  bins = np.int32(bin_n*ang/(2*np.pi))    # quantizing binvalues in (0...16)
  bin_cells = bins[:10,:10], bins[10:,:10], bins[:10,10:], bins[10:,10:]
  mag_cells = mag[:10,:10], mag[10:,:10], mag[:10,10:], mag[10:,10:]
  hists = [np.bincount(b.ravel(), m.ravel(), bin_n) for b, m in zip(bin_cells, mag_cells)]
  hist = np.hstack(hists)     # hist is a 64 bit vector
  return hist
path_url="d:/anto/preimages/"
listdir = os.listdir(path_url)
for file in listdir:
  img = cv2.imread(path_url + file)
  h=hog(img)

Answer 1

问题出在你的图像集上。因为你是从谷歌随机下载的图像。它可能有不同的尺寸，这会导致错误。在调用 hog 函数之前，你必须调整图像的大小。在 opencv 中，你可以使用调整大小

resized=cv2.resize(img,(250,250))
h=hog(resized)

在 PIL 库中，您可以使用调整大小

resolutin=(250.250)
resizes=img.resize(resolution , Image.ANTIALIAS)

但我必须建议添加一个单独的预处理步骤。在预处理步骤中，您可以调整大小并将“preimages”文件夹中的所有图像保存到另一个文件夹，您可以将其作为 hog 提取程序的输入。