图像HOG特征提取及直方图绘制

图像HOG特征提取及直方图绘制

在计算机视觉中，HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种广泛应用的特征提取方法。它能够在图像中检测出物体的边缘和轮廓，进而实现目标检测、分类等任务。本文将介绍如何利用Matlab实现图像HOG特征提取及直方图绘制。

首先，我们需要准备一个测试图像。这里我们使用Matlab自带的peppers图像作为示例。以下为读取图像的代码：

img = imread('peppers.png');
figure;
imshow(img);

接下来，我们将对图像进行HOG特征提取。Matlab提供了一个方便的函数extractHOGFeatures，可以实现对图像的HOG特征提取。以下是提取HOG特征的代码：

[hog, vis] = extractHOGFeatures(img, 'CellSize',[16 16],'BlockSize', [2 2], 'NumBins', 9);
figure;
imshow(img);
hold on;
plot(vis);

其中，'CellSize'指定了HOG特征计算时使用的单元格大小（即每个小块的大小），'BlockSize'指定了块的大小（即多少个单元格组成一个块），'NumBins'指定了直方图的个数。函数会输出提取得到的HOG特征hog，并返回一个可视化的结果vis，可以用来直观地观察计算出的特征。

最后，我们将绘制HOG