Histograma de gradientes orientados: Revelando el ámbito visual: explorando el histograma de gradientes orientados en visión por computadora

En los campos de la visión por computadora y el procesamiento de imágenes, el histograma de gradientes orientados (HOG) es un descriptor de características que se utiliza para este propósito. de detección de objetos. Esta técnica se utiliza para contar el número de casos de orientación de degradado que ocurren en regiones específicas de una imagen. Esta técnica es comparable a los histogramas de orientación de bordes, los descriptores de transformación de características invariantes de escala y los contextos de formas; sin embargo, difiere de esos métodos en que se calcula en una cuadrícula densa de celdas espaciadas uniformemente y emplea una normalización de contraste local superpuesta con el fin de lograr un mayor nivel de precisión.

Cómo lo harás beneficio

(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:

Capítulo 1: Histograma de gradientes orientados

Capítulo 2: Detección de bordes

Capítulo 3: Transformación de características invariantes de escala

Capítulo 4: Funciones robustas aceleradas

Capítulo 5: GLOH

Capítulo 6: Patrones binarios locales

Capítulo 7: Orientado RÁPIDO y rotado BRIEF

Capítulo 8: Impulsar (aprendizaje automático)

Capítulo 9: Segmentación de imágenes

Capítulo 10: Detección de objetos

(II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el histograma de gradientes orientados.

(III) Ejemplos del mundo real para el uso del histograma de gradientes orientados en muchos campos .

Para quién es este libro

Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de histograma de gradientes orientados.