我不清楚HOG和EOH之间的区别。生 pig 基于图像导数，EOH基于边缘方向。看来，HOG也以某种方式代表了EOH。
您能否给我一些有关EOH与HOG有何不同以及与HOG相比EOH的优势的解释。在什么情况下我们可以将EOH与HOG进行比较？
最佳答案
我认为主要区别在于，对于HOG，首先计算实际的梯度方向，然后将其归类，对于EOH，通过在一组边缘滤波器内核上搜索最大响应来评估边缘方向。因此，您可以说HOG在进行梯度计算之后进行装仓，其中EOH直接以仓位形式计算梯度。根据所需的垃圾箱数量，一个将比另一个更快。
在EOH中，通常对暗色和暗色边缘进行相同的处理，因此方向在0到pi的范围内，其中在HOG中，垃圾箱通常跨满2 * pi。您也可以轻松地让EOH做到这一点。
关于image-processing - 方向梯度直方图与边缘方向直方图，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/11505234/