本文详细介绍了HOG特征提取的原理，包括图像预处理、梯度计算、直方图构造等步骤，并提供了Matlab代码示例，展示了如何使用Matlab实现HOG特征提取，适用于目标检测和识别任务。
图像HOG特征提取及Matlab实现
HOG（方向梯度直方图）是一种用于图像特征提取的方法，它在计算机视觉领域中被广泛应用于目标检测和识别任务。本文将介绍HOG特征提取的原理，并提供Matlab代码实现。
HOG特征提取的原理
HOG特征提取的核心思想是将图像分割成小的局部区域，计算每个区域内梯度方向的直方图，并将这些直方图串联起来形成最终的特征向量。下面是HOG特征提取的主要步骤：
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图像预处理：将输入图像转换为灰度图像，并进行图像归一化操作，以消除光照变化对特征提取的影响。
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计算梯度：使用Sobel算子计算图像的水平和垂直梯度。
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