基于Matlab的图像HOG特征提取算法仿真

最新推荐文章于 2023-09-13 13:11:57 发布
最新推荐文章于 2023-09-13 13:11:57 发布
阅读量463 收藏 3
点赞数 2
文章标签： matlab 算法 开发语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWG/article/details/131385159
版权
本文详述了如何在Matlab中实现HOG特征提取算法，包括图像预处理、梯度计算、块划分、归一化和特征向量连接。通过实验展示了算法在图像特征提取中的有效性，特别是在光照和阴影变化下的不变性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基于Matlab的图像HOG特征提取算法仿真

一、引言
计算机视觉是当前人工智能领域研究的热点之一。图像处理是计算机视觉中的重要组成部分，而特征提取是图像处理中的一个关键环节。其中，HOG特征是一种常用的图像特征提取算法，本文将重点介绍基于Matlab的HOG特征提取算法，并给出相应的源代码以供参考。

二、HOG特征提取算法概述
HOG（Histogram of Oriented Gradient）特征提取算法是在方向梯度直方图（Gradient Orientation Histogram）的基础上得到的。该算法能够对图像进行局部特征提取，并且具有不变性、免受光照变化、阴影变化等因素的干扰。HOG特征提取算法主要包括以下几个步骤：

  1. 图像预处理：将彩色图像转换为灰度图像，并进行尺寸标准化等操作。
  2. 计算图像梯度：使用Sobel算子等方法计算出图像的水平和垂直梯度。
  3. 划分图像块：将图像划分为若干个大小相同的块，并计算每个块内的梯度直方图。
  4. 归一化块特征向量：对每个块内的梯度直方图进行归一化处理，使得每个块内的特征向量长度相同。
  5. 连接块特征向量：将所有块内的特征向量连接起来形成一个全局的特征向量。
  6. 训练分类器：使用所得到的特征向量训练分类器，对图像进行分类。

三、算法实现过程
考虑到HOG特征提取算法的

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
使用 MATLAB 计算图像的 HOG 特征
带你成为别人眼中的大佬！
07-08 477
在使用 MATLAB 计算 HOG 特征之前，需要准备一些必要的工具箱，包括 Computer Vision Toolbox 和 Image Processing Toolbox。使用 MATLAB 中的 extractHOGFeatures 函数计算图像的 HOG 特征。由于 HOG 特征计算基于像素点的直方图统计，因此需要将图像调整为固定的大小以方便计算。通过上述代码，可以得到一个维度为 1x3780 的向量，即为图像的 HOG 特征。至此，我们就完成了对图像的 HOG 特征提取和可视化的过程。
基于MATLAB的图像HOG特征提取算法仿真
m0_47037246的博客
09-10 157
HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种常用的图像特征描述算法，广泛应用于目标检测和识别任务中。本文将介绍如何使用MATLAB实现图像的HOG特征提取算法，并提供相应的源代码。以上是基于MATLAB的图像HOG特征提取算法的实现方法和相应的源代码。通过使用这些代码，您可以在MATLAB环境中提取图像的HOG特征，并将其用于目标检测和识别等任务中。通过将上述步骤整合到一个MATLAB函数中，我们可以实现对任意图像的HOG特征提取。如有任何疑问，请随时向我提问。
HOG方向梯度直方图
u013129690的专栏
07-09 1633
HOG（Histogram of Oriented Gradient）方向梯度直方图，主要用来提取图像特征，最常用的是结合svm进行行人检测。 算法流程图如下（这篇论文上的）： 下面我再结合自己的程序，表述一遍吧： 1.对原图像gamma校正，img=sqrt(img); 2.求图像竖直边缘，水平边缘，边缘强度，边缘斜率。 3.将图像每16*16（取其他也可以
HOG特征提取matlab代码
热门推荐
z6491679的专栏
09-06 2万+
HOG特征提取，HOG特征是图像梯度方向的直方图，且是对window进行的处理，是局部feature，提取的是一个window的特征，参数主要有winsize，blocksize，cellsize，runpatchsize，其中win最大，里面包含多个block,block里面一般包含4个cell。在进行人体检测的时候，就是通过不断滑动窗口来进行特征的匹配然后找到人所在的位置。
Matlab已集成了HOG特征检测
walle的博客
10-28 1万+
img = imread('cameraman.tif'); [featureVector,hogVisualization] = extractHOGFeatures(img); figure; imshow(img); hold on; plot(hogVisualization);
hog特征提取matlab实现
04-02
文件里有matlab编写的HOG特征提取代码，还有Lena图和我的实验结果图
基于matlab的图像HOG特征提取算法仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
12-01 631
方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。
图像HOG特征提取算法MATLAB仿真-源码
09-30
**图像HOG特征提取算法MATLAB仿真** HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）是一种在计算机视觉和图像处理领域广泛使用的特征描述符，尤其在行人检测方面表现出色。HOG算法的基本思想是通过计算和...
彩色RGB图像的HOG特征提取算法MATLAB仿真,含仿真操作录像
04-18
3.内容：彩色RGB图像的HOG特征提取算法MATLAB仿真。 if alpha>10 && alpha histr(1)=histr(1)+ magA(p,q)*(30-alpha)/20; histr(2)=histr(2)+ magA(p,q)*(alpha-10)/20; elseif alpha>30 && alpha histr(2)=...
HOG特征提取分析MATLAB代码
12-09
基于HOG特征提取的图像分类器，HOG的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述。通过将整幅图像分割成小的连接区域称为cells，每个cell生成一个方向梯度直方图或者cell中pixel的边缘方向，这些直方图的组合可表示出所检测目标的目标）描述子。为改善准确率，局部直方图可以通过计算图像中一个较大区域称为block的光强作为measure被对比标准化，然后用这个measure归一化这个block中的所有cells.这个归一化过程完成了更好的照射/阴影不变性。
matlab实现HOG算法
09-05
matlab实现HOG算法，用于行人检测(提取hog特征)
HOG-descriptor:在matlab中实现HOG（梯度直方图）特征提取
04-27
HOG描述符 在matlab中实现HOG（梯度直方图）特征提取。 此源代码最初来自[1] 我进行了一些更改，以便您可以直接运行hogtest.m进行测试。 HOG描述符的详细说明也可以在以下参考文献中找到。 [2] ; [3] 。
HOG特征提取，Matlab
06-02
HOG特征提取，以通过测试，希望对大家能够有所帮助。
HOG特征提取 matlab代码
07-25
有注释，有助于初学者理解。注意，64位的可执行文件在32位机上执行不了
HOG特征提取 MATLAB源码
09-16
HOG特征提取 MATLAB源码.经典论文Histograms of Oriented Gradients for Human Detection 的实现.
matlab实现hog特征
weixin_34406086的博客
07-09 447
%%matlab实现hog特征 %修改自http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.html %input: img %output: final_descriptor clear all; close all; clc; %img=double(imread('lena.jpg')); %img=imread('man....
目标图像的HOG特征提取matlab仿真
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
01-19 987
7）将图像image内的所有block的HOG特征descriptor串联起来就可以得到该image（你要检测的目标）的HOG特征descriptor了。6）将每几个cell组成一个block（例如3*3个cell/block），一个block内所有cell的特征descriptor串联起来便得到该block的HOG特征descriptor。5）统计每个cell的梯度直方图（不同梯度的个数），即可形成每个cell的descriptor；1）灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）；
图像的HOG特征提取与直方图绘制（Matlab实现）
最新发布
DevProZ的博客
09-13 257
HOG（方向梯度直方图）是一种常用的图像特征描述符，广泛应用于目标检测和图像识别领域。本文将介绍如何使用Matlab实现图像的HOG特征提取，并绘制相应的直方图。首先，我们需要安装并加载Matlab的计算机视觉工具箱（Computer Vision Toolbox）。希望本文能够帮助您理解如何使用Matlab进行图像的HOG特征提取和直方图绘制。此外，根据需要，您可以更改绘图的样式和参数，以满足特定需求。直方图的横轴表示特征的索引，纵轴表示特征的值。函数加载待处理的图像，并将其转换为灰度图像。
HOG特征提取的Matlab代码
11-15
HOG特征提取，以通过测试，希望对大家能够有所帮助。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值