opencv3.1的HOG特征检测参数详解（HOG梯度直方图的高质量文章*****）

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opencv3.1的HOG特征检测参数详解（HOG梯度直方图的高质量文章*****）

HOG特征的源码中给出的检测窗口大小的默认值为128*64，网上很多范例都会将原图resize为该尺寸。那么HOG特征检测时，检测窗口尺寸一定要处理为128*64吗？No，我们只要遵守必要的规则，检测窗口可以设置为任意尺寸。本文记录此问题点的验证方法和使用HOG特征点提取时的注意事项。

      1. HOGDescriptor参数详解

      HOGDescriptor是HOG特征类，使用该类时，涉及到的参数有：ImageSize，winSize，blockSize，cellSize，blockStride， winStride。我们先通过一张图来大致了解一下HOG特征提取和参数设置的规则。这张图来源于参考文献opencv源码解析之(6)：hog源码分析，感谢原作者，我在这张图上添加了一些参数设置规则的说明。

      上图中的规则在HOG的源码中可以找到，HOG源码的路径为D:\opencv源码路径\sources\modules\objdetect\src\hog.cpp。本文中的”opencv源码路径“指的是正在使用的opencv的sources所在的路径。该语句在函数getDescriptorSize中，该函数用于计算HOG特征点的维度。

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CV_Assert ( blockSize . width % cellSize . width == 0 &&          blockSize . height % cellSize . height == 0 ) ;      CV_Assert ( ( winSize . width - blockSize . width ) % blockStride . width == 0 &&          ( winSize . height - blockSize . height ) % blockStride . height == 0 ) ;

      在opencv3.1的hog源码的注释中，有提到HOG检测算法的原理，大致如下：
            检测算法以4层嵌套循环在计算，每一层循环均为二维，理论上其动作分别如下：
                  用设置的winSize以winStride为单位遍历ImageSize
                        用设置的blockSize以blockStride为单位遍历winSize
                              用cellSize为单位遍历blockSize
                                    遍历cellSize中的每一个像素

      但实际上源码中并未这样做，因为这样计算的速度将会非常非常慢。为了加快HOG提取的速度，HOG算法的作者使用了查表法，将pixData和blockData计算完成后存在内存中，在遍历过程中用到相应数据时，直接查表即可，这样可以省去大量重复计算的时间。

      HOGDescriptor其中一个包含默认参数的构造函数如下，这些默认值也是我们在很多范例中见到的设定值。HOGDescriptor的构造函数在opencv3.1源码中的路径为D:\opencv源码路径\sources\modules\objdetect\include\opencv2\objdetect.hpp。

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CV_WRAP HOGDescriptor ( ) : winSize ( 64 , 128 ) , blockSize ( 16 , 16 ) , blockStride ( 8 , 8 ) ,          cellSize ( 8 , 8 ) , nbins ( 9 ) , derivAperture ( 1 ) , winSigma ( - 1 ) ,          histogramNormType ( HOGDescriptor :: L2Hys ) , L2HysThreshold ( 0.2 ) , gammaCorrection ( true ) ,          free_coef ( - 1.f ) , nlevels ( HOGDescriptor :: DEFAULT_NLEVELS ) , signedGradient ( false )      { }

     2. HOGDescriptor参数设置实例

     在opencv3.1的源码中，有一个名为train_HOG的范例，其路径为D:\opencv源码路径\sources\samples\cpp\train_HOG.cpp，该范例中有一个将HOG特征可视化的函数。我对该文件进行改造后用来验证HOGDescriptor尺寸设置的问题。

     源图像尺寸为448*280，我设置的参数如下，winSize为图像尺寸，blockSize，blockStride，cellSize的设置则遵守本文图1的规则，其他参数保持默认值。这样既可以得到图像的HOG特征点：9个方向的梯度直方图。

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HOGDescriptor hog ; hog . winSize = Size ( 448 , 280 ) ; hog . blockSize = Size ( 48 , 24 ) ; hog . blockStride = Size ( 8 , 8 ) ; hog . cellSize = Size ( 24 , 12 ) ;

      其可视化结果得到的结果如下图所示，每一个cell中都有一只绿色“小蜘蛛”。我们可以观察到图像右侧和下方有一部分无特征点，因为这部分的值不足以构成一个cell。

      上图的特征点过于粗糙，而且图像中还有一部分区域并未检测到特征点。我将参数进行调整，调整后参数和图像如下所示。在这一组参数下，特征点覆盖到了整幅图像，特征点更加密集。

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HOGDescriptor hog ; hog . winSize = Size ( 448 * 280 ) ; hog . blockSize = Size ( 16 , 16 ) ; hog . blockStride = Size ( 2 , 2 ) ; hog . cellSize = Size ( 8 , 8 ) ;

        实验证明，只要遵守响应的规则，我们可以根据实际需求自行调整各个参数。

3. HOG特征点可视化函数

    在train_HOG.cpp中，HOG特征点可视化函数名为get_hogdescriptor_visu，该函数实现算法的链接为.php?id=public:hog_descriptor_computation_and_visualization (需fq)。

    该函数在使用时需要注意两点：该函数会把原图扩大3被后绘制HOG特征点，若要调整尺寸，需要自行修改响应代码；该函数默认cellSize为8*8，因此若需要显示任意尺寸的HOG特征点，还需要将函数中使用的cellSize修正为实际使用值。我将该函数进行了调整，在调用时可以设置放大倍数和cellSize，代码如下：

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// From .php?id=public:hog_descriptor_computation_and_visualization Mat get_hogdescriptor_visu ( const Mat & color_origImg , vector < float > & descriptorValues , const Size & size , const Size & cellSize , const float & zoomFac ) { const int DIMX = size . width ; const int DIMY = size . height ; Mat visu ; resize ( color_origImg , visu , Size ( ( int ) ( color_origImg . cols* zoomFac ) , ( int ) ( color_origImg . rows* zoomFac ) ) ) ; //int cellSizeW = cellSize.width; int gradientBinSize = 9 ; float radRangeForOneBin = ( float ) ( CV_PI / ( float ) gradientBinSize ) ; // dividing 180 into 9 bins, how large (in rad) is one bin? // prepare data structure: 9 orientation / gradient strenghts for each cell int cells_in_x_dir = DIMX / cellSize . width ; int cells_in_y_dir = DIMY / cellSize . height ; float * * * gradientStrengths = new float * * [ cells_in_y_dir ] ; int * * cellUpdateCounter = new int * [ cells_in_y_dir ] ; for ( int y = 0 ; y < cells_in_y_dir ; y ++ ) { gradientStrengths [ y ] = new float * [ cells_in_x_dir ] ; cellUpdateCounter [ y ] = new int [ cells_in_x_dir ] ; for ( int x = 0 ; x < cells_in_x_dir ; x ++ ) { gradientStrengths [ y ] [ x ] = new float [ gradientBinSize ] ; cellUpdateCounter [ y ] [ x ] = 0 ; for ( int bin = 0 ; bin < gradientBinSize ; bin ++ ) gradientStrengths [ y ] [ x ] [ bin ] = 0.0 ; } } // nr of blocks = nr of cells - 1 // since there is a new block on each cell (overlapping blocks!) but the last one int blocks_in_x_dir = cells_in_x_dir - 1 ; int blocks_in_y_dir = cells_in_y_dir - 1 ; // compute gradient strengths per cell int descriptorDataIdx = 0 ; int cellx = 0 ; int celly = 0 ; for ( int blockx = 0 ; blockx < blocks_in_x_dir ; blockx ++ ) { for ( int blocky = 0 ; blocky < blocks_in_y_dir ; blocky ++ ) { // 4 cells per block ... for ( int cellNr = 0 ; cellNr < 4 ; cellNr ++ ) { // compute corresponding cell nr cellx = blockx ; celly = blocky ; if ( cellNr == 1 ) celly ++ ; if ( cellNr == 2 ) cellx ++ ; if ( cellNr == 3 ) { cellx ++ ; celly ++ ; } for ( int bin = 0 ; bin < gradientBinSize ; bin ++ ) { float gradientStrength = descriptorValues [ descriptorDataIdx ] ; descriptorDataIdx ++ ; gradientStrengths [ celly ] [ cellx ] [ bin ] += gradientStrength ; } // for (all bins) // note: overlapping blocks lead to multiple updates of this sum! // we therefore keep track how often a cell was updated, // to compute average gradient strengths cellUpdateCounter [ celly ] [ cellx ] ++ ; } // for (all cells) } // for (all block x pos) } // for (all block y pos) // compute average gradient strengths for ( celly = 0 ; celly < cells_in_y_dir ; celly ++ ) { for ( cellx = 0 ; cellx < cells_in_x_dir ; cellx ++ ) { float NrUpdatesForThisCell = ( float ) cellUpdateCounter [ celly ] [ cellx ] ; // compute average gradient strenghts for each gradient bin direction for ( int bin = 0 ; bin < gradientBinSize ; bin ++ ) { gradientStrengths [ celly ] [ cellx ] [ bin ] /= NrUpdatesForThisCell ; } } } // draw cells for ( celly = 0 ; celly < cells_in_y_dir ; celly ++ ) { for ( cellx = 0 ; cellx < cells_in_x_dir ; cellx ++ ) { int drawX = cellx * cellSize . width ; int drawY = celly * cellSize . height ; int mx = drawX + cellSize . width / 2 ; int my = drawY + cellSize . height / 2 ; rectangle ( visu , Point ( ( int ) ( drawX* zoomFac ) , ( int ) ( drawY* zoomFac ) ) , Point ( ( int ) ( ( drawX + cellSize . width ) * zoomFac ) , ( int ) ( ( drawY + cellSize . height ) * zoomFac ) ) , Scalar ( 100 , 100 , 100 ) , 1 ) ; // draw in each cell all 9 gradient strengths for ( int bin = 0 ; bin < gradientBinSize ; bin ++ ) { float currentGradStrength = gradientStrengths [ celly ] [ cellx ] [ bin ] ; // no line to draw? if ( currentGradStrength == 0 ) continue ; float currRad = bin * radRangeForOneBin + radRangeForOneBin / 2 ; float dirVecX = cos ( currRad ) ; float dirVecY = sin ( currRad ) ; float maxVecLen = ( cellSize . width > cellSize . height ) ? ( float ) ( cellSize . width / 2.f ) : ( float ) ( cellSize . height / 2.f ) ; float scale = 2.5 ; // just a visualization scale, to see the lines better // compute line coordinates float x1 = mx - dirVecX * currentGradStrength * maxVecLen * scale ; float y1 = my - dirVecY * currentGradStrength * maxVecLen * scale ; float x2 = mx + dirVecX * currentGradStrength * maxVecLen * scale ; float y2 = my + dirVecY * currentGradStrength * maxVecLen * scale ; // draw gradient visualization line ( visu , Point ( ( int ) ( x1* zoomFac ) , ( int ) ( y1* zoomFac ) ) , Point ( ( int ) ( x2* zoomFac ) , ( int ) ( y2* zoomFac ) ) , Scalar ( 0 , 255 , 0 ) , 1 ) ; } // for (all bins) } // for (cellx) } // for (celly) // don't forget to free memory allocated by helper data structures! for ( int y = 0 ; y < cells_in_y_dir ; y ++ ) { for ( int x = 0 ; x < cells_in_x_dir ; x ++ ) { delete [ ] gradientStrengths [ y ] [ x ] ; } delete [ ] gradientStrengths [ y ] ; delete [ ] cellUpdateCounter [ y ] ; } delete [ ] gradientStrengths ; delete [ ] cellUpdateCounter ; return visu ; } // get_hogdescriptor_visu