HoG 特徴量 (Python を使用)

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前準備

Python のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境

Windows での Python のインストール，pip と setuptools の更新: 別ページで説明している．（あとのトラブルが起きにくいような手順を定めている）
Ubuntu の場合:
システム Python を使うことができる（その場合，Python のインストールは行わない）
システム Python を用いるときは，pip, setuptools の更新は次のコマンドで行う．
```
sudo apt -y update
sudo apt -y install python3-pip python3-setuptools
```
Ubuntu で，システム Python 以外の Python をインストールしたい場合は pyenv が便利である: 別ページで説明している．

Python の URL: http://www.python.org/

【Python, pip の使い方】

Python, pip は，次のコマンドで起動できる．

Windows: python, python -m pip (または py -39, py -39 -m pip のようにバージョン指定）
Ubuntu: python3, sudo pip3
但し，「sudo pip3」でパッケージをインストールする前に，「apt-cache search ＜キーワード＞」で Ubuntu パッケージを検索し，Ubuntu パッケージが見つかった場合にはそちらを apt でインストール．

【Python 開発環境のインストール】

Windows:
JupyterLab, spyder, nteract （Python 開発環境）のインストールは， Windows でコマンドプロンプトを管理者として実行し，次のコマンドを実行．
```
python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
```
詳しくは，: 別ページで説明している．
Ubuntu
JupyterLab, spyder, nteract （Python 開発環境）のインストール: : 別ページで説明している．

Python 用 opencv-python 4.3 のインストール

Windows の場合

コマンドプロンプトで次のコマンドを実行

python -m pip install -U opencv-python

Ubuntu の場合

端末で次のコマンドを実行

sudo apt -y update
sudo apt -y install libopencv-dev python3-opencv

ラズベリーパイの場合

端末で次のコマンドを実行

sudo apt -y update
sudo apt -y install libopencv-dev python3-opencv python3-opencv-apps

画像ファイル fruits.jpg, home.jpg のダウンロード

画像ファイル fruits.jpg, home.jpg のダウンロードは， Windows でコマンドプロンプトを管理者として実行し，次のコマンドを実行．

mkdir c:\image
cd c:\image
curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg?raw=true -o fruits.jpg
curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/home.jpg?raw=true -o home.jpg

上のコマンドがうまく実行できないときは，別ページを参考にダウンロードを行う．

https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/data で公開されている fruits.jpg, home.jpg を使用する（謝辞：画像の作者に感謝します）

カラー画像から濃淡画像への変換

Python プログラムを動かす．

Python プログラムを動かすために， Windows では「python」， Ubuntu では「python3」などのコマンドを使う．

あるいは，開発環境や Python コンソール（Jupyter Qt Console，Spyder，PyCharm，PyScripter など）の利用も便利である．

あるいは，オンラインで動くGoogle Colaboratory のノートブックの利用も，場合によっては便利である．

import cv2
IMROOT="C:/image/"
bgr =cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("", mono)
cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

画像が表示されるので確認．このあと，ウインドウの右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，何かのキーを押して閉じる

別の画像で試す

import cv2
IMROOT="C:/image/"
bgr = cv2.imread(IMROOT + "home.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("", mono) cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

画像が表示されるので確認．このあと，ウインドウの右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，何かのキーを押して閉じる

HOG 特徴量

import cv2
import numpy as np
hog = cv2.HOGDescriptor()
IMROOT="C:/image/" bgr = cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
descriptor = hog.compute(mono) 
descriptor = descriptor.ravel() 
print( hog.getDescriptorSize() ) print( descriptor.size )

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