[scikit-image] 42. HOG(Histogram of Oriented Gradients)による画像の特徴抽出(skimage.feature hog)

はじめに
コード
解説
まとめ
参考

はじめに

HoG（Histogram of Oriented Gradients）は、画像認識やコンピュータビジョンの分野で広く使用される特徴抽出手法です。この手法は、画像内の勾配方向のヒストグラムを計算することで、物体の形状や輪郭を効果的に捉えることができます。scikit-imageライブラリのskimage.feature.hog関数を使用することで、Pythonでこの手法を簡単に実装できます。

この記事では、HoGを使用した画像特徴抽出の基本的な概念と、scikit-imageでの実装方法について解説します。また、実際の画像データに対してHoGを適用し、その結果を可視化する方法も紹介します。

コード

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解説

モジュールのインポート

画像データの読み込み

HoG

このコードは画像からHoG特徴量を抽出しています。各パラメータの意味は以下の通りです：

image: 特徴抽出を行う入力画像
orientations=8: 勾配方向を8方向に量子化（方向の分割数）
pixels_per_cell=(16, 16): 各セルのサイズを16×16ピクセルに設定
cells_per_block=(2, 2): 1ブロックあたり2×2個のセルで構成
visualize=True: 可視化用のHoG画像も返す設定
multichannel=True: カラー画像（複数チャンネル）として処理

返り値は2つあり：

fd: 特徴ベクトル（feature descriptor）
hog_image: HoG特徴の可視化画像

HoGは画像内の勾配方向の分布を捉えることで、物体検出や画像認識に役立つ特徴量を抽出します。

画像の表示

まとめ

本記事では、scikit-imageのskimage.feature.hog関数を使用したHoG（Histogram of Oriented Gradients）による画像特徴抽出について解説しました。HoGは画像内の勾配方向の分布を捉えることで、物体検出や画像認識タスクに有用な特徴量を抽出できます。

skimage.feature.hog関数の主要なパラメータ（orientations、pixels_per_cell、cells_per_block）の役割と設定方法を理解することで、様々な画像認識タスクに適した特徴抽出が可能になります。また、抽出した特徴量を機械学習アルゴリズムと組み合わせることで、効果的な画像分類システムを構築することができます。