写一个用hog特征提取法用matlab上对汽车图片提取特征向量的代码
时间: 2023-09-06 11:13:06 浏览: 41
以下是一个用HOG特征提取法对汽车图片提取特征向量的Matlab代码:
```
% 加载图像
img = imread('car.jpg');
% 将图像转换为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算HOG特征向量
cell_size = 8;
block_size = 2;
num_bins = 9;
hog = vl_hog(single(gray_img), cell_size, 'numOrientations', num_bins, 'variant', 'dalaltriggs', 'verbose');
% 展平HOG特征向量
hog_vector = hog(:);
% 显示原始图像和HOG特征图
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(hog); title('HOG Feature Map');
```
在此代码中,我们使用了VLFeat库中的`vl_hog`函数来计算HOG特征向量,并将其展平为一维向量。我们还展示了原始图像和HOG特征图像的结果。
请注意,此代码仅用于演示目的。实际上,HOG特征提取法需要更多的参数调整和预处理步骤来产生更好的结果。
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。
```matlab
% 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。
matlab图像hog特征提取
HOG 特征是一种基于局部图像梯度方向的特征描述子,常用于目标检测和识别等任务中。在 MATLAB 中,可以使用 `extractHOGFeatures` 函数来提取图像的 HOG 特征。
下面是一个示例代码,以提取一张图像的 HOG 特征为例:
```matlab
% 读取图像
img = imread('example.jpg');
% 定义 HOG 参数
cellSize = [8 8];
numBins = 9;
% 提取 HOG 特征
hogFeatures = extractHOGFeatures(img, 'CellSize', cellSize, 'NumBins', numBins);
```
在上述代码中,`img` 是待提取 HOG 特征的图像,`cellSize` 定义了每个细胞的大小,`numBins` 定义了直方图的 bin 数量。`extractHOGFeatures` 函数会返回一个大小为 $1 \times N$ 的向量,其中 $N$ 是 HOG 特征的维度。
提取 HOG 特征后,我们可以使用这些特征来进行目标检测和识别等任务。