HOG Matlab实现

最新推荐文章于 2017-12-30 20:35:43 发布

不二晨c

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：计算机视觉

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/minami_chen/article/details/21461681

本文详细介绍了如何在Matlab环境中实现Histogram of Oriented Gradients (HOG) 特征提取，包括图像预处理、梯度计算、直方图构造及归一化等步骤，适用于计算机视觉和物体检测领域的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

看SURF结果把HOG看的太细了 都是学习 就记一下HOG的matlab实现  方便以后学习

function [gMag,gDir] = computeGradient(img)

    gx = zeros(size(img),class(img));
    gy = zeros(size(img),class(img));
    
    gx(:,2:end-1) = conv2(img, [1 0 -1], 'valid');
    gy(2:end-1,:) = conv2(img, [1;0;-1], 'valid');
    
    % forward difference on borders
    gx(:,1)   = img(:,2)   - img(:,1);
    gx(:,end) = img(:,end) - img(:,end-1);
    
    gy(1,:)   = img(2,:)   - img(1,:);
    gy(end,:) = img(end,:) - img(end-1,:);

% return magnitude and direction
gMag = hypot(gx,gy);
gDir = atan2d(-gy,gx);

hypot是matlab自带的一个函数看解释

%HYPOT   Robust computation of the square root of the sum of squares
%   C = HYPOT(A,B)

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