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。

在MATLAB中，使用HOG特征识别一张动物图片中的动物，可以按照以下步骤进行: 1.收集动物的图片数据集，包括正样本和负样本。正样本是指包含动物的图片，负样本是指不包含动物的图片。2.使用MATLAB提供的Image Processing Toolbox中的函数，对收集到的图片进行预处理，包括图像缩放、灰度化、归一化等操作，以便于后续的特征提取和分类。 3.使用MATLAB提供的Computer Vision Toolbox中的函数，计算图片中每个像素的梯度、梯度方向和梯度幅值等信息。 4.将图片划分为若工个cell，每个cell内包含若干个像素点。 5.对每个cell内的像素点的梯度方向进行统计，生成一个梯度方向的直方图 6.将所有的cell内的梯度直方图进行归一化处理，以消除光照变化的影响。 7.将相邻的若工个cell合并成一个block，并对每个block内的梯度直方图进行拼接。（代码）

感谢您的提问！以下是MATLAB代码实现HOG特征识别动物图片的流程：

1. 收集动物的图片数据集，包括正样本和负样本

将动物图片放在文件夹"positive"中，不包含动物的图片放在文件夹"negative"中。

2. 对收集到的图片进行预处理

使用MATLAB提供的imresize函数对图片进行缩放，使用rgb2gray函数对图片进行灰度化，使用mat2gray函数对图片进行归一化处理。代码如下：

% 读取正样本图片
positiveDir = 'positive/';
positiveImgs = imageDatastore(positiveDir);

% 读取负样本图片
negativeDir = 'negative/';
negativeImgs = imageDatastore(negativeDir);

% 图片预处理
imgSize = [64, 64]; % 设定图片大小为64x64
positiveData = zeros(length(positiveImgs.Files), imgSize(1)*imgSize(2));
negativeData = zeros(length(negativeImgs.Files), imgSize(1)*imgSize(2));
for i = 1:length(positiveImgs.Files)
    img = readimage(positiveImgs, i);
    img = imresize(img, imgSize);
    img = rgb2gray(img);
    img = mat2gray(img);
    positiveData(i, :) = img(:)';
end
for i = 1:length(negativeImgs.Files)
    img = readimage(negativeImgs, i);
    img = imresize(img, imgSize);
    img = rgb2gray(img);
    img = mat2gray(img);
    negativeData(i, :) = img(:)';
end

3. 计算图片中每个像素的梯度、梯度方向和梯度幅值等信息

使用MATLAB提供的gradient函数计算图片中每个像素的梯度信息，使用MATLAB提供的atan2函数计算每个像素的梯度方向，使用MATLAB提供的sqrt函数计算每个像素的梯度幅值。代码如下：

% 计算图片梯度信息
[Gx, Gy] = gradient(img);
gradMag = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
gradDir = atan2(Gy, Gx);

4. 将图片划分为若干个cell，每个cell内包含若干个像素点

使用MATLAB提供的blockproc函数将图片划分为若干个cell。代码如下：

% 设定cell大小为8x8
cellSize = [8, 8];
% 划分cell
cellFun = @(block_struct) block_struct.data;
cellData = blockproc(img, cellSize, cellFun);

5. 对每个cell内的像素点的梯度方向进行统计，生成一个梯度方向的直方图

对每个cell内的像素点的梯度方向进行统计，生成一个梯度方向的直方图。将每个cell内的梯度方向分为若干个bin，每个bin的大小为20度。代码如下：

% 统计梯度方向直方图
binSize = 20;
numBins = 360 / binSize;
cellHist = zeros(numBins, size(cellData, 2));
for i = 1:size(cellData, 2)
    binEdges = linspace(-pi, pi, numBins+1);
    [~, bin] = histc(gradDir(:, i), binEdges);
    mag = gradMag(:, i);
    for j = 1:numBins
        cellHist(j, i) = sum(mag(bin == j));
    end
end

6. 将所有的cell内的梯度直方图进行归一化处理，以消除光照变化的影响

将所有的cell内的梯度直方图进行归一化处理，以消除光照变化的影响。将每个block内的cell的梯度直方图拼接成一个向量，作为该block的特征向量。代码如下：

% 归一化处理
epsilon = 0.1;
blockSize = [2, 2];
numBlocks = size(cellData, 1) - blockSize(1) + 1;
blockFeature = zeros(numBlocks, numBins*blockSize(1)*blockSize(2));
for i = 1:numBlocks
    for j = 1:blockSize(1)
        for k = 1:blockSize(2)
            idx = (i-1)*blockSize(1)*blockSize(2) + (j-1)*blockSize(2) + k;
            cellHist(:, idx) = cellHist(:, idx) / norm(cellHist(:, idx) + epsilon);
            blockFeature(i, :) = [blockFeature(i, :), cellHist(:, idx)'];
        end
    end
end

7. 训练SVM分类器

使用MATLAB提供的fitcsvm函数训练SVM分类器，使用训练集的特征向量和标签进行训练。代码如下：

% 训练SVM分类器
trainData = [positiveData; negativeData];
trainLabel = [ones(size(positiveData, 1), 1); -1*ones(size(negativeData, 1), 1)];
svmModel = fitcsvm(trainData, trainLabel);

8. 测试图片

对测试图片进行预处理和特征提取，使用训练好的SVM分类器进行分类。代码如下：

% 测试图片
testImg = imread('test.jpg');
testImg = imresize(testImg, imgSize);
testImg = rgb2gray(testImg);
testImg = mat2gray(testImg);
testData = zeros(1, imgSize(1)*imgSize(2));
testData(1, :) = testImg(:)';
% 提取特征
testCell = blockproc(testImg, cellSize, cellFun);
testHist = zeros(numBins, size(testCell, 2));
for i = 1:size(testCell, 2)
    binEdges = linspace(-pi, pi, numBins+1);
    [~, bin] = histc(gradDir(:, i), binEdges);
    mag = gradMag(:, i);
    for j = 1:numBins
        testHist(j, i) = sum(mag(bin == j));
    end
end
epsilon = 0.1;
testBlockSize = [2, 2];
numTestBlocks = size(testCell, 1) - testBlockSize(1) + 1;
testFeature = zeros(numTestBlocks, numBins*testBlockSize(1)*testBlockSize(2));
for i = 1:numTestBlocks
    for j = 1:testBlockSize(1)
        for k = 1:testBlockSize(2)
            idx = (i-1)*testBlockSize(1)*testBlockSize(2) + (j-1)*testBlockSize(2) + k;
            testHist(:, idx) = testHist(:, idx) / norm(testHist(:, idx) + epsilon);
            testFeature(i, :) = [testFeature(i, :), testHist(:, idx)'];
        end
    end
end
% SVM分类
[label, score] = predict(svmModel, testFeature);

以上是使用MATLAB实现HOG特征识别动物图片的流程，希望能够对您有所帮助。