本文介绍了利用MATLAB的HOG特征提取和机器学习算法（如SVM）进行交通标识识别的方法。首先，阐述了HOG特征提取算法在图像处理中的作用，然后详细说明了如何构建交通标识数据集，接着使用支持向量机进行模型训练，并展示了识别应用的示例代码。
基于MATLAB的HOG特征机器学习交通标识识别
交通标识是在道路上为了提醒驾驶员遵守道路交通规则、保证道路交通安全而设置的一种标志。随着城市化进程的不断加快，交通标识数量不断增加，驾驶员很难一一记住这些标识，因此交通标识识别技术逐渐成为交通领域研究的热点之一。
本文旨在介绍基于MATLAB的HOG特征机器学习交通标识识别方法。该方法通过使用HOG特征提取算法将交通标识图像转换为特征向量，然后使用机器学习算法对这些特征向量进行训练，最终实现对交通标识的自动识别。
- HOG特征提取算法
HOG（Histogram of Oriented Gradient）特征提取算法是一种常用的图像特征提取算法，其基本思想是提取图像中局部区域的梯度直方图，并将梯度直方图拼接成一个大的特征向量。HOG特征具有旋转不变性和光照不变性等优点，在图像处理、计算机视觉和模式识别等领域被广泛应用。
MATLAB中提供了HOG特征提取函数hog，该函数可以直接对图像进行HOG特征提取。以下是一个简单的示例代码：
% 读取图像
img = imread(
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
