matlab中HOG特征检测器:通过计算物体的HOG特征值来识别目标物体的代码

时间: 2023-12-11 19:05:54 浏览: 31
以下是使用MATLAB中的HOG特征检测器来识别目标物体的示例代码: ```matlab % 读入图像 img = imread('test.jpg'); % 定义HOG参数 cellSize = [8 8]; numBins = 9; % 计算HOG特征 [hog, vis] = extractHOGFeatures(img,'CellSize',cellSize,'NumBins',numBins); % 定义SVM分类器 load('svmModel.mat'); % 预测图像中的物体 [label, score] = predict(svmModel, hog); % 绘制检测结果 figure; imshow(img); if label == 1 title('检测到目标物体'); rectangle('Position',[x,y,w,h],'EdgeColor','g','LineWidth',2); else title('未检测到目标物体'); end ``` 在这里,您需要先定义HOG参数,如`cellSize`和`numBins`,然后使用`extractHOGFeatures`函数计算图像的HOG特征。然后,您可以使用预先训练好的SVM分类器(通过`load`函数加载)对HOG特征进行分类。最后,您可以根据分类器的输出绘制检测结果。 请注意,这仅是一个简单的示例代码,并且需要根据您的具体应用场景进行调整和优化。
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