hog特征提取的matlab实现
时间: 2023-09-16 15:13:08 浏览: 238
HOG 特征提取是一种常用的计算机视觉技术,用于目标检测和识别。下面是使用 MATLAB 实现 HOG 特征提取的示例代码:
```matlab
% 读取图片
img = imread('example.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 定义 HOG 参数
cell_size = 8;
block_size = 2;
num_bins = 9;
% 计算 HOG 特征
[hog_features, visualization] = extractHOGFeatures(gray_img, 'CellSize', [cell_size cell_size], 'BlockSize', [block_size block_size], 'NumBins', num_bins);
% 显示 HOG 特征可视化图像
figure;
imshow(img);
hold on;
plot(visualization);
```
在上述代码中,首先读取了一张示例图片,然后将其转换为灰度图像。接着,定义了 HOG 特征提取的参数,包括单元格大小、块大小和直方图的数量等。最后,使用 `extractHOGFeatures` 函数计算出 HOG 特征,并可视化显示出来。
需要注意的是,上述代码仅为示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行参数的调整和优化。
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。
阅读全文