HOG描述符的实现

Question

我试图使用java实现Hog描述符，而不使用在opencv中实现的Hog描述符，但我有以下问题：

1. HOG检测器和HOG描述符是否相同？
2. 在从图像中提取兴趣点或关键点之后，我们从哪些方面提取HOG描述符？形成整个图像或我们之前从图像中检测到的兴趣点/关键点。
3. 当我们计算梯度时，我们是在计算图像梯度之前还是之后将图像分割成块？

预先表示感谢

Answer 1

井,

1. 我没有特别使用HoG，但从其他描述符来看，它们通常是不一样的。实际的特征是描述符，而检测器(您可以猜到)被用来检测(定位)该特性。
2. 找出有趣的点，然后从整个图像中提取特征是没有意义的。(同样)我不知道HoG到底是如何工作的，但是通常情况下，要么从整个图像中提取特征，要么首先检测出感兴趣的点，然后从它们中提取。(但有些特征不能从整个图像中提取)。
3. 从维基百科中的答案判断，通常的方法是计算局部特征，然后利用块到group the cells together into larger, spatially connected blocks来提高光照等鲁棒性，所以首先在单元级计算HoG，然后利用块将它们聚在一起。