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Histogramme des dégradés orientés
Fouad Sabry
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Un Milliard De Personnes Informées [French] 
Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik, EDV
Beschreibung
Qu'est-ce que l'histogramme des dégradés orientés
Dans les domaines de la vision par ordinateur et du traitement d'images, l'histogramme des gradients orientés (HOG) est un descripteur de caractéristiques utilisé à cette fin. de détection d'objets. Cette technique est utilisée pour compter le nombre d'instances d'orientation de gradient qui se produisent dans des régions spécifiques d'une image. Cette technique est comparable aux histogrammes d'orientation des bords, aux descripteurs de transformation de caractéristiques invariantes à l'échelle et aux contextes de forme ; cependant, elle diffère de ces méthodes dans la mesure où elle est calculée sur une grille dense de cellules régulièrement espacées et utilise une normalisation de contraste locale qui se chevauche dans le but d'atteindre un niveau de précision plus élevé.
Comment allez-vous procéder ? avantage
(I) Informations et validations sur les sujets suivants :
Chapitre 1 : Histogramme des gradients orientés
Chapitre 2 : Détection des contours
Chapitre 3 : Transformation de fonctionnalités invariantes à l'échelle
Chapitre 4 : Fonctionnalités robustes accélérées
Chapitre 5 : GLOH
Chapitre 6 : Modèles binaires locaux
Chapitre 7 : Orienté RAPIDEMENT et rotation BRIEF
Chapitre 8 : Boosting (apprentissage automatique)
Chapitre 9 : Segmentation d'images
Chapitre 10 : Détection d'objets
(II) Répondre aux principales questions du public sur l'histogramme des gradients orientés.
(III) Exemples concrets d'utilisation de l'histogramme des gradients orientés dans de nombreux domaines .
À qui s'adresse ce livre
Les professionnels, les étudiants du premier cycle et des cycles supérieurs, les passionnés, les amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type d'histogramme de dégradés orientés.
Kundenbewertungen
Histogramme de dégradés orientés, Modèles binaires locaux, GLOH, Transformation de fonctionnalités invariantes à l', Orienté RAPIDEMENT et tourné BREF, Détection des contours, Fonctionnalités robustes accélérées