提取图像HOG特征matlab代码

资 源 简 介

提取图像HOG特征matlab代码

详 情 说 明

HOG（方向梯度直方图）特征是一种广泛应用于计算机视觉领域的特征描述方法，尤其在行人检测任务中表现突出。它通过计算图像局部区域的梯度方向分布来刻画目标的边缘和纹理特征，从而实现对目标的有效表征。

在Matlab中实现HOG特征提取，通常会包含以下关键步骤：

图像预处理 输入图像可能需要进行归一化或灰度化处理，以减少光照变化的影响。对于彩色图像，一般会先转换为灰度图。

梯度计算 使用Sobel算子或其他梯度算子计算每个像素点的横向和纵向梯度分量，进而得到梯度幅值和方向。梯度方向通常被量化为固定的区间（如9个方向区间），便于后续统计。

分块与归一化 将图像划分为多个小的单元格（cell），通常大小为8x8像素。对每个cell内的梯度方向进行直方图统计，生成初步的特征向量。 为了增强特征的鲁棒性，通常会将相邻的cell组合成更大的块（block），例如2x2个cell为一个块，并对块内所有cell的特征向量进行归一化处理（如L2归一化）。

特征向量生成 将所有block的特征向量串联起来，形成最终的HOG特征向量。特征向量的维度取决于图像尺寸、cell大小和block的滑动步长等参数。

通过运行Matlab脚本（如`test.m`）可直接提取HOG特征集。该方法的优势在于对几何变换（如轻微旋转或平移）具有一定的不变性，同时能够较好地捕捉目标的局部形状信息。HOG特征在行人检测领域的经典应用包括与SVM分类器的结合，例如OpenCV中的行人检测器便是基于此原理。