MATLAB实现HOG行人检测算法

"这篇文章主要介绍了MATLAB实现的HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征提取代码，这是行人检测中的一个重要技术。HOG算法由Navneet Dalal等人在2005年的CVPR会议上提出，它通过计算图像中边缘方向的直方图来描述图像的局部结构，常用于行人检测。OpenCV库已经内置了HOG特征提取的API，并且包含了线性SVM分类器，使得行人检测变得更加便捷。" HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种广泛应用于计算机视觉领域，尤其是行人检测中的图像描述符。它通过分析图像中像素梯度的方向和强度来捕获物体的形状和外观信息。MATLAB代码`hogcalculator`是实现HOG特征计算的函数，遵循Dalal和Triggs在2005年CVPR论文中描述的方法。 函数`hogcalculator`的参数包括： 1. `img`: 输入图像，这是要进行特征提取的图像矩阵。 2. `cellpw`, `cellph`: 这两个参数定义了图像被划分为多少个像素宽度和高度的小格子，每个小格子称为一个细胞单元（Cell）。 3. `nblockw`, `nblockh`: 定义了细胞单元进一步组合成多大尺寸的块（Block），通常几个细胞单元会组成一个块。 4. `nthet`: 表示考虑的梯度方向的数量，即直方图有多少个bin。 5. `overlap`: 块之间的重叠比例，用于平滑特征，提高检测效果。 6. `isglobalinterpolate`: 是否进行全局归一化。 7. `issigned`: 是否考虑负梯度信息。 8. `normmethod`: 归一化方法，可以是L2或其他归一化方式。 这个MATLAB代码是作者个人兴趣的产物，旨在验证对HOG算法的理解，并且提升MATLAB编程技巧。作者提到OpenCV库的实现可能比这个原始版本更快。在代码的末尾，有演示如何使用该函数的示例代码，实际使用时应根据需要进行调整。 通过HOG特征提取和后续的分类器（如SVM）训练，可以构建一个行人检测系统。首先，对输入图像进行预处理，包括灰度化和归一化，然后计算每个细胞单元的梯度信息。接着，统计每个块中所有细胞单元的梯度直方图，最后对这些直方图进行归一化处理，形成最终的HOG特征向量。这个特征向量可以输入到SVM分类器进行训练，从而实现对行人图像的识别和检测。 总结起来，MATLAB中的HOG代码提供了一种实现行人检测的方法，通过HOG特征提取和SVM分类，能够有效地在图像中定位行人。这种技术在智能交通、安防监控等领域有着广泛的应用。