MATLAB版hog代码

MATLAB（矩阵实验室）本身并没有内置的HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）算法的函数，但你可以使用其图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）中的`imghog`函数来计算图像的HOG描述符。`imghog`函数需要先对图像进行预处理，包括灰度化、归一化和滑动窗口划分等步骤，然后对每个窗口内的像素进行梯度计算，并统计梯度的方向分布。

以下是一个简单的MATLAB HOG代码示例：

% 加载必要的库
if ~isToolboxAvailable('Image Processing Toolbox')
    error('Image Processing Toolbox is required for this operation.');
end

% 预处理图像
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要处理的图片路径
gray_img = rgb2gray(img); % 转换成灰度图像
normalized_img = im2double(gray_img); % 归一化到0-1范围

% 设置HOG参数
cellSize = [6, 6]; % 窗口大小
blockSize = [16, 16]; % 块大小
numBins = 9; % 梯度方向数 (通常取8)
[ hogDescriptor, windowLocations ] = imghog(normalized_img, cellSize, blockSize, numBins);

% 可视化结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(uint8(img));
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imagesc(windowLocations, hogDescriptor);
title('HOG Descriptor');