HOG算法详解与Matlab实现

"这篇文章主要介绍了如何在Matlab中实现HOG(Histogram of Oriented Gradients)算法，该算法常用于目标检测与识别。提供的代码详细且带有注释，适合初学者学习。" HOG算法是一种在计算机视觉领域广泛应用的目标检测方法，通过分析图像中边缘方向的分布来提取特征。在Matlab中实现HOG算法主要包括以下几个步骤： 1. 图像预处理： - 首先，读取图像并将其转换为灰度图像，这里使用`rgb2gray`函数完成此操作。 - 然后，将图像转换为双精度浮点类型，以便进行后续计算。 - 接着，根据步长`step`调整图像大小，确保每个细胞单元格的大小是`step*step`，这里使用`imresize`函数实现。 2. 计算梯度： - 使用`imfilter`函数计算图像的水平和垂直梯度`Ix`和`Iy`。 - 根据梯度计算梯度的幅值`Ied`和相位`Iphase`。 3. 细胞划分： - 设置细胞的大小（这里为8x8像素）和定向bin的数量（9个bin）。 - 将图像划分为多个细胞，并对每个细胞中的像素进行归一化，以消除光照等影响。 4. 方向直方图计算： - 对每个细胞，计算每个定向bin的梯度强度直方图。这里使用一个二维数组`Hist`来存储每个细胞的直方图信息。 - 对于细胞内的每个像素，根据其相位分配到相应的直方图bin中，处理`NaN`值以避免影响统计。 5. 归一化块： - 在细胞级别归一化的直方图之上，还可以选择在更大的块级别进行归一化，以减少局部对比度的影响。这一步通常包括将相邻的细胞直方图组合并进行L2范数归一化。 6. 构建HOG描述符： - 将所有细胞的直方图连接成一个向量，形成一个完整的HOG描述符。 - 最终，这些描述符可以用于训练分类器，如SVM，以实现目标检测。 总结，HOG算法在Matlab中的实现涉及到图像预处理、梯度计算、细胞划分、直方图构建和归一化等多个步骤。通过这段代码，初学者可以深入理解HOG算法的工作原理，并逐步掌握目标检测的核心技术。