Orientiertes Gradienten-Histogramm

Enthüllung des visuellen Bereichs: Erkundung des Histogramms mit orientierten Farbverläufen in der Bildverarbeitung

Fouad Sabry

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Eine Milliarde Sachkundig [German] img Link Publisher

Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik, EDV

Beschreibung

Was ist ein Histogramm orientierter Gradienten?


In den Bereichen Computer Vision und Bildverarbeitung ist das Histogramm orientierter Gradienten (HOG) ein Merkmalsdeskriptor, der für diesen Zweck verwendet wird der Objekterkennung. Diese Technik wird verwendet, um die Anzahl der Instanzen der Gradientenausrichtung zu zählen, die in bestimmten Bereichen eines Bildes auftreten. Diese Technik ist vergleichbar mit Kantenorientierungs-Histogrammen, skaleninvarianten Merkmalstransformationsdeskriptoren und Formkontexten; Sie unterscheidet sich jedoch von diesen Methoden dadurch, dass sie auf einem dichten Gitter aus gleichmäßig verteilten Zellen berechnet wird und eine überlappende lokale Kontrastnormalisierung verwendet, um ein höheres Maß an Genauigkeit zu erreichen.


Wie Sie wollen Nutzen


(I) Erkenntnisse und Validierungen zu den folgenden Themen:


Kapitel 1: Histogramm orientierter Verläufe


Kapitel 2: Kantenerkennung


Kapitel 3: Skaleninvariante Feature-Transformation


Kapitel 4: Beschleunigte robuste Features


Kapitel 5: GLOH


Kapitel 6: Lokale binäre Muster


Kapitel 7: SCHNELL ausgerichtet und KURZ gedreht


Kapitel 8: Boosting (maschinelles Lernen)


Kapitel 9: Bildsegmentierung


Kapitel 10: Objekterkennung


(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zum Histogramm mit orientierten Farbverläufen.


(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung des Histogramms mit orientierten Farbverläufen in vielen Bereichen .


Für wen sich dieses Buch eignet


Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über das Grundwissen oder die Informationen hinausgehen möchten jede Art von Histogramm mit orientierten Farbverläufen.


 


 

Kundenbewertungen

Schlagwörter

Lokale binäre Muster, Kantenerkennung, Beschleunigte robuste Funktionen, Skalierungsinvariante Feature-Transformation, Histogramm orientierter Gradienten, GLOH, SCHNELL ausgerichtet und KURZ gedreht