보행자검출

[OpenCV with Python] 영상 분할과 객체 검출 : HOG 알고리즘 - 보행자 검출

HOG(Histogram of Oriented Gradients) 란? 영상의 지역적 그래디언트 방향 정보를 특징 벡터로 사용 2005년 CVPR학회에서 보행자 검출 방법으로 소개되어 널리 사용되기 시작함 이후 다양한 객체 인식에서 활용됨 HOG 알고리즘 전체 영상에서 부분 영상을 추출해서 부분 영상의 특징을 추출하여 전신을 판단하는 알고리즘이다. 작동 순서 임의의 크기의 사각형을 정의해서 부분 영상을 추출 추출한 부분 영상의 크기를 정규화 (64X128) 64X128 영상의 그래디언트를 계산하여 방향 성분과 크기 성분을 파악 64X128 영상을 8X8 크기의 셀(cell)로 분할 각 셀마다 방향과 크기 성분을 이용하여 방향 히스토그램을 계산 각각의 셀에서 방향 성분을 9개로 구분하여 9가지 방향에 대한..