HOG算法基本代码

资 源 简 介

HOG算法基本代码

详 情 说 明

HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种用于目标检测和图像识别的特征描述算法。它通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来构建特征向量，常用于行人检测和其他计算机视觉任务。

在MATLAB中实现HOG算法的基本思路包括以下几个步骤：

图像预处理 输入图像通常需要调整大小或转换为灰度图，以减少计算复杂度。某些实现可能还会进行Gamma校正以提高对比度。

计算梯度 使用Sobel算子或其他边缘检测算子计算水平和垂直方向的梯度，进而得到每个像素点的梯度幅值和方向。这一步是HOG特征的核心，因为它刻画了图像的结构信息。

划分单元格（Cell）并统计梯度 将图像划分为若干个小单元格（例如8×8像素），在每个单元格内统计梯度方向的直方图。通常将方向离散化为若干个区间（如9个bin），每个像素的梯度幅值按其方向加权累加到对应的直方图区间。

归一化块（Block）处理 为了增强特征的鲁棒性，通常将相邻的多个单元格合并为一个块（Block），并对块内的直方图进行归一化处理，以减少光照变化的影响。L2-Hys归一化是常用的方法之一。

拼接特征向量 将所有块的特征连接起来，形成最终的HOG特征向量。这个向量可以送入分类器（如SVM）进行训练或预测。

HOG算法在MATLAB中的实现通常可以借助内置的图像处理函数（如`gradient`、`histcounts`等）或计算机视觉工具箱中的`extractHOGFeatures`函数。对于更深入的优化，用户可以调整单元格大小、方向bin数量或块重叠策略，以适应不同的应用场景。

该算法在行人检测、手势识别等领域表现优异，尤其是在固定视角下的目标识别任务中。