金子邦彦研究室 ▶ 人工知能 ▶ OpenCV 4 の Python プログラム ▶ OpenCV で HoG 特徴量（OpenCV，Python を使用）

サイトマップ サイト内検索 まとめ

サイトの全体構成

OpenCV で HoG 特徴量（OpenCV，Python を使用）

全体構成 人工知能 データベース ３次元，地図 プログラミング 情報工学全般 インストール 支援 連絡先，業績

【サイト内の OpenCV 関連ページ】

【OpenCV の公式情報】

前準備

OpenCV Python のインストール

Python で OpenCV を動かすためのもの．

OpenCV Python のインストールは：別ページ »で説明1～2 コマンドの実行でインストールできる．

画像ファイル fruits.jpg, home.jpg のダウンロード

画像ファイル fruits.jpg, home.jpg のダウンロードは， Windows でコマンドプロンプトを管理者として開き 次のコマンドを実行する． 

mkdir c:\image
cd c:\image
curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg?raw=true -o fruits.jpg
curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/home.jpg?raw=true -o home.jpg

上のコマンドがうまく実行できないときは， 別ページを参考にダウンロードを行う．

https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/data で公開されている fruits.jpg, home.jpg を使用する（謝辞：画像の作者に感謝します）

HOG 特徴量

Ubuntu, RaspberryPi のときは，「IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'」の行を，「IMROOT="/usr/local/image/"」のように書き換える． 
import os
import numpy as np
import cv2
IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
hog = cv2.HOGDescriptor()
bgr = cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
descriptor = hog.compute(mono) 
descriptor = descriptor.ravel() 

print( hog.getDescriptorSize() )
print( descriptor.size )

[image]

本サイトは金子邦彦研究室のWebページである．

資料等の公開では，原則，「クリエイティブコモンズ BY NC SA」として公開するようにしている． PDFファイル，パワーポイントファイルなどには， 「クリエイティブコモンズ BY NC SA」を明記するとともに，ロゴを記載するようにしている（作業が間に合っていない分もあるのでご容赦ください）．

公開している資料をご利用になる場合の，再配布の条件，剽窃の防止などについて，別ページ »で説明 再配布や資料改変の際には，そのページをご確認ください．

サイトマップは，サイトマップのページをご覧下さい． 本サイト内の検索は，サイト内検索のページをご利用下さい．

問い合わせ先： 金子邦彦（かねこ くにひこ） [image]