OpenCV で HoG 特徴量（OpenCV，Python を使用）

【サイト内の OpenCV 関連ページ】

OpenCV について [PDF] , [パワーポイント]
OpenCV のインストール，画像表示を行う C++ プログラムの実行手順: 別ページ »で説明
OpenCV 4 の Python プログラム: 別ページ »にまとめ
OpenCV 4 の C/C++ プログラム: 別ページ »にまとめている．

【OpenCV の公式情報】

OpenCV の公式ページ: https://opencv.org
GitHub の OpenCV のページ: https://github.com/opencv/opencv/releases

前準備

OpenCV Python のインストール

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

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 )