HOG特徴量の計算（Scikit-image）

pip install scikit-image
from skimage.feature import hog
import numpy as np


size = 32
channel = 1
image = np.random.randn(size, size, channel)
feature = hog(image)


print(feature.shape)
print(feature)

デフォルト（勾配方向数9, セルサイズ8, ブロックサイズ3）では32x32の画像に対して324次元のHOG特徴量が出力される。

出力例

(324,)
[0.01877925 0.00125122 0.00899619 0.00630656 0.01330613 0.0150924
...
0.00763393 0.01668535 0.01852621 0.01204107 0.00433798 0.01147866]