使用matlab对矩形HOG提取四个角点
时间: 2023-07-22 07:04:06 浏览: 56
使用Matlab对矩形HOG进行特征提取,需要先使用Matlab自带的HOG函数将图像转换为HOG特征向量,然后再从特征向量中提取矩形角点。
以下是一种可能的实现方法:
1. 载入图像并进行预处理,将其转换为灰度图像(如果图像不是灰度图像的话)。
```
img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
```
2. 使用Matlab自带的`extractHOGFeatures`函数提取图像的HOG特征向量。
```
cell_size = [8 8];
block_size = [2 2];
num_bins = 9;
[hog_features, visualization] = extractHOGFeatures(gray_img, 'CellSize', cell_size, 'BlockSize', block_size, 'NumBins', num_bins);
```
其中`cell_size`、`block_size`和`num_bins`是HOG特征提取的参数,可以根据需要进行调整。`hog_features`是提取出的HOG特征向量,`visualization`是可视化的HOG特征图像。
3. 将HOG特征向量重塑为原图像的大小,并使用Matlab自带的`hogtemplate`函数生成一个矩形HOG模板。
```
hog_template = hogtemplate(size(gray_img), cell_size, block_size, num_bins);
hog_features = reshape(hog_features, size(hog_template, 1), size(hog_template, 2), []);
```
4. 对于每个矩形,从HOG特征向量中提取四个角点。
```
num_rects = size(rects, 1); % rects表示矩形的坐标和大小
corners = zeros(num_rects, 4, 2); % 存储矩形的四个角点
for i = 1:num_rects
rect_hog = hog_features(rects(i, 2):rects(i, 2)+rects(i, 4)-1, rects(i, 1):rects(i, 1)+rects(i, 3)-1, :);
match_score = convn(rect_hog, hog_template, 'valid');
[max_val, max_ind] = max(match_score(:));
[max_y, max_x, max_c] = ind2sub(size(match_score), max_ind);
corners(i, 1, :) = [max_x*cell_size(2), max_y*cell_size(1)];
corners(i, 2, :) = [(max_x+block_size(2))*cell_size(2), max_y*cell_size(1)];
corners(i, 3, :) = [(max_x+block_size(2))*cell_size(2), (max_y+block_size(1))*cell_size(1)];
corners(i, 4, :) = [max_x*cell_size(2), (max_y+block_size(1))*cell_size(1)];
end
```
其中`rects`表示矩形的坐标和大小,`corners`是存储矩形的四个角点的数组。对于每个矩形,从HOG特征向量中提取矩形区域,并在矩形区域内使用卷积运算和最大值搜索找到最匹配的HOG模板位置。根据模板位置和HOG特征向量的单元格大小计算矩形的四个角点。