hog:方向梯度直方图matlab

HOG（方向梯度直方图）是一种在计算机视觉和图像处理中常用的特征描述算法。它通过计算图像中不同位置处的局部梯度方向直方图来表示图像的特征信息。 HOG算法的核心思想是将图像划分为小的区域（cell），对每个区域内的像素进行梯度计算，然后将梯度方向进行统计和编码，形成一个特征向量。 在具体实现中，可以使用[-1,0,1]作为x方向的算子和[-1;0;1]作为y方向的算子，计算每个像素点的x方向和y方向的梯度。

在计算完梯度方向后，需要将其转换为平面直角坐标系中的角度，以便后续的统计方向梯度直方图。 在Matlab中实现HOG特征提取，可以参考已有的源代码，例如hogtest.m。该代码最初来自于，可能经过了一些修改以便于直接运行和测试。关于HOG描述符的详细说明，可以参考相关的参考文献和。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

方向梯度直方图 特征提取matlab

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，HOG）是一种常用的图像特征提取方法，在物体检测和识别中广泛应用。下面我将简单介绍如何使用MATLAB进行HOG特征提取。

首先，我们需要加载图像，并将其转换为灰度图。使用MATLAB的imread函数读取图像，并将其转换为灰度图像，可以使用rgb2gray函数实现。

然后，我们使用MATLAB的gradient函数计算图像的水平梯度和垂直梯度。这可以通过以下代码实现：
[dx, dy] = gradient(image_gray);

接下来，我们可以计算每个像素点的梯度幅值和梯度方向。可以使用以下代码实现：
grad_magnitude = sqrt(dx.^2 + dy.^2);
grad_direction = atan2(dy, dx);

然后，我们需要将图像划分为小的区域（Cell）。每个Cell中包含多个像素点。例如，可以将图像划分为16x16像素的Cell，可以使用MATLAB的mat2cell函数实现。

接下来，我们需要计算每个Cell中的梯度方向直方图。我们将梯度方向划分为多个方向的bins（例如8个bins），然后使用MATLAB的histcounts函数计算每个bin中梯度方向的数量。

最后，我们需要将所有Cell中的梯度方向直方图连接起来，形成最终的特征向量。可以使用MATLAB的reshape函数将所有直方图连接起来。

综上所述，通过上述步骤，我们可以使用MATLAB实现方向梯度直方图的特征提取。特征提取后的HOG向量可以用于物体检测和识别任务，例如使用支持向量机进行分类。

hog直方图matlab

### 如何在 MATLAB 中使用 HOG (Histogram of Oriented Gradients)

#### 创建并提取 HOG 特征

MATLAB 提供了 `extractHOGFeatures` 函数来方便地创建和提取 HOG 特征。该函数能够自动处理输入图像，并返回相应的特征向量以及可视化对象。

% 加载测试图片
I = imread('bolt.png');
imshow(I);

% 调整图像数据范围至 [0, 1]
IAdjusted = im2double(I);

% 使用默认参数设置提取 HOG 特征
[features, visualization] = extractHOGFeatures(IAdjusted);

上述代码展示了加载一张名为 'bolt.png' 的图像文件，调整其像素值到 `[0, 1]` 区间内以便后续处理[^2]，接着调用了 `extractHOGFeatures()` 来获取图像的 HOG 特征及其对应的可视化表示形式。

#### 可视化 HOG 特征

为了更好地理解所得到的结果，可以通过绘制方式展示这些特征：

figure;
plot(visualization);
title({'HOG Features Visualization'; ...
       '(Red lines indicate gradient orientations)'});
axis off; % 关闭坐标轴显示
hold on;

% 显示原始图像作为背景
hImage = imshow(IAdjusted,'Parent',gca);
alpha(hImage,0.5); % 设置透明度为半透明状态

这段脚本会在新窗口里画出由红色线条组成的图形，每条线代表了一个特定位置处的主要梯度方向[^4]。同时，在同一张图上叠加了一层原图副本用于参照比较。

#### 自定义配置选项

如果希望进一步优化性能或适应具体应用场景，则可通过修改属性来自定义行为模式：

hogFeatureParams.BlockSize = [2 2];    % 修改 block size 参数
hogFeatureParams.CellsPerBlock = [3 3];% 更改 cell/block ratio 参数
[customizedFeatures, customizedVisualization] =...
    extractHOGFeatures(IAdjusted,...
                      'CellSize',[8 8],...          % 定义 cell 大小
                      'NumBins',9,...               % 设定 bin 数目
                      hogFeatureParams);            % 应用自定义参数集

这里介绍了几个常用的可调节项，比如区块大小 (`BlockSize`) 和单元格数量比例 (`CellsPerBlock`) 等等。用户可以根据实际需求灵活调整这些设定以达到最优效果[^5]。