hog特征matlab

在MATLAB中，你可以使用Computer Vision Toolbox来提取HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征。以下是一个简单的示例代码：

% 读取图像
image = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(image);

% 提取HOG特征
cellSize = [8 8]; % 每个细胞的大小
numBins = 9; % 直方图中的bin数目
hogFeatures = extractHOGFeatures(grayImage, 'CellSize', cellSize, 'NumBins', numBins);

% 显示HOG特征
figure;
plot(hogFeatures);

在上述代码中，首先加载图像并将其转换为灰度图像。然后，使用`extractHOGFeatures`函数提取HOG特征。你可以通过设置`CellSize`参数来控制每个细胞的大小，以及通过`NumBins`参数来指定直方图中的bin数目。最后，你可以使用`plot`函数来可视化提取的HOG特征。

请注意，这只是一个简单示例，你可能需要根据你的具体需求进行进一步的参数调整和处理。

相关问题

hog特征提取matlab代码

以下是使用MATLAB提取HOG特征的示例代码。假设有一张图像img，图像大小为[height,width]，并且希望将图像划分为n个单元格。

% 定义参数
cellSize = 8; % 单元格大小
numBins = 9; % 直方图方向数
height = size(img,1);
width = size(img,2);

% 计算梯度
I = rgb2gray(img);
Ix = conv2(I,[-1 0 1],'same');
Iy = conv2(I,[-1;0;1],'same');
grad = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);
angle = atan2(Iy,Ix);

% 将角度转化为0-180度
angle(angle<0) = angle(angle<0) + pi;

% 将图像划分为单元格
numHorzCells = floor(width/cellSize);
numVertCells = floor(height/cellSize);
histograms = zeros(numVertCells,numHorzCells,numBins);

% 计算每个单元格的直方图
for i=1:numVertCells
    for j=1:numHorzCells
        rowStart = (i-1)*cellSize+1;
        rowEnd = i*cellSize;
        colStart = (j-1)*cellSize+1;
        colEnd = j*cellSize;
        histogram = zeros(numBins,1);
        for m=rowStart:rowEnd
            for n=colStart:colEnd
                bin = floor(numBins*angle(m,n)/pi)+1;
                histogram(bin) = histogram(bin) + grad(m,n);
            end
        end
        histograms(i,j,:) = histogram;
    end
end

% 将每个单元格的直方图拼接为特征向量
features = reshape(histograms,[],numBins);
features = bsxfun(@rdivide,features,sum(features,2)+eps);
features = sqrt(features);
features = bsxfun(@rdivide,features,norm(features)+eps);

其中，bsxfun函数是一种广播函数，用于处理两个具有不同大小的矩阵之间的操作。