在R中绘制图像上的定向梯度（HOG）直方图

我正在尝试实现一个类似于MatLab的过程，即从图像中提取HOG特征，然后在原始图像上绘制，或者简单地单独绘制，以估计图像的形状/模板（请参见和下文）。HOG特征提取可以通过OpenImageR的

HOG（）

函数在R中轻松完成，但我无法找到在R中重新创建绘图的方法。最好有一种方法可以通过

ggplot

和

光栅

将提取的特征覆盖到图像上

覆盖在图像上的特征

自动绘制的特征

编辑

下面是一个来自OpenImageR和

OpenImageR

library(OpenImageR)
path = system.file("tmp_images", "1.png", package = "OpenImageR")
image = rgb_2gray(readImage(path))
image=image*255 # Convert to gray values
hog = HOG(image, cells = 9, orientations = 4)

---

基本上，我加载一个图像并通过对32x32图像进行4（4*4）次切片来提取HOG特征，并收集每个切片块的4个方向，从而得到64个值的长一维向量（4*4个切片*4个方向）。我遇到的麻烦是从HOG功能转移到可视化，如所提供的示例中所示。

您使用

OpenImageR

的

HOG

功能取得了多大进展？如果您提供。包括你已经编写的代码（比如运行代码<代码> HOGER（）/代码>）。我编辑了我的问题，提供一些附加信息，以及一个可重复的例子。@ DrpNePiple，HOG函数端口上的C++函数不支持绘制HOG特性。但是，如果您可以从操作系统访问python，那么您可以使用该包来绘制HOG特性，正如我在我的一篇文章中所描述的。