gpt4 book ai didi

opencv - HOG预处理标准化

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 17:05:43 24 4
gpt4 key购买 nike

我不了解HOG(定向梯度直方图)中预处理步骤的目的是什么。在步骤1中,我们使用平方根归一化对图像进行归一化。此步骤的优点是什么?我们还有一个块归一化。这两个步骤是否相同?

最佳答案

这很容易。归一化用于消除局部光差异。暗场景中的模式可以与亮场景中的模式相同,但是值不同。 [2 2 3 3]是2到3的一个边。[4 4 6 6]是第一个 vector 的2倍,基本上是相同的边。这两个 vector 是线性相关的。归一化是找到这些 vector 匹配的方法,这些 vector 在不同条件下描述相同。第一个 vector l2范数Sqrt(pow(2)+ pow(2)+ pow(3)+ pow(3))= 5,09,第二个是sqrt(pow(4)+ pow(4)+ pow(6) + pow(6))= 10,19。如果将第一个 vector 的每个元素除以5,09,将第二个 vector 的每个元素除以10,19,则结果为[0.4 0.4 0.6 0.6]。他们在不同的光照条件下描述相同。这是代数的基础。 my blog with cv resources

关于opencv - HOG预处理标准化,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54759633/

24 4 0
Copyright 2021 - 2024 cfsdn All Rights Reserved 蜀ICP备2022000587号
广告合作:1813099741@qq.com 6ren.com