Histogram of Oriented Gradient in Numpy

Di tulisan terdahulu saya pernah mencoba menulis tentang menghitung fitur HOG lalu tulisan tentang mempercepat perhitungan hog dengan menggunakan inlince c++ dari scipy. Tulisan kali ini sebetulnya hampir sama dengan tulisan terdahulu, yaitu menghitung fitur yang sama, yang berbeda adalah tulisan yang dulu dibuat dengan menggunakan interface opencv versi 1 (import cv) sedangkan tulisan kali ini dibuat menggunakan interface versi kedua (cv2). Pada opencv versi pertama, objek citra disimpan menggunakan struktur berbasis C (IplImage) sedangkan di versi 2, objek citra sudah terintegrasi dengan Numpy array (ndarray) dan opencv versi 2 sudah ditulis ulang dengan menggunakan C++. Dengan terintegrasinya struktur penyimpanan citra menjadi array numpy, maka operasi2 pengolahan citra jadi seperti yang dilakukan dengan MATLAB. operasi-operasi tertentu juga menjadi makin mudah melalui operasi array slicing yang ada pada Numpy. Oleh sebab itu, saya coba membuat algoritma penghitungan fitur HOG yang mengeksploitasi fasiltas yang ada di Numpy yang lebih cepat karena menghindari loop yang eksplisit dilakukan pada kode python tetapi mendelegasikan operasi yang bersifat element-wise ke numpy.

modul yang diimpor
kalau di versi opencv pertama modul yang digunakan adalah cv, maka sekarang adalah cv2. modul cv masih dapat diakses untuk menjaga kompatibilitas ke versi sebelumnya menjadi submodul di dalam cv2.

# jika ingin menggunakan antarmuka opencv versi 1
import cv2.cv as cv 
# interface opencv versi 2
import numpy as np
import cv2

Menghitung HOG secara umum
fitur HOG yang dibahas pada tulisan ini adalah varian penyederhanaan dari varian-varian utama yang digunakan saat ini :

  • varian HOG Dalal-Triggs untuk pedestrian detection
  • varian HOG Felzenswalb untuk deformable part model di PASCAL VOC (Visual Object Categories/Classes) Challenge

Read More