HOG特征提取matlab函数

资 源 简 介

HOG特征提取matlab函数

详 情 说 明

HOG（Histogram of Oriented Gradients）即方向梯度直方图，是一种广泛应用于计算机视觉中的特征提取方法，尤其在行人检测领域表现优异。该特征通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述目标的结构特征。

在MATLAB中，可以通过内置函数或自定义实现HOG特征提取。其核心思想包括以下几个步骤：首先，对输入图像进行归一化处理以减少光照变化的影响；其次，计算每个像素点的梯度幅值和方向；然后，将图像划分为小的连通区域（称为cell），并在每个cell内统计梯度方向的直方图；最后，为了提升特征对几何形变的鲁棒性，通常会将相邻的cell组合成更大的块（block），并对块内的直方图进行归一化处理。

MATLAB提供了现成的HOG特征提取函数，例如`extractHOGFeatures`，用户可以直接调用该函数，并调整参数（如cell大小、block尺寸等）以适配不同的应用场景。此外，HOG特征通常与分类器（如SVM）结合使用，在行人检测任务中能够有效区分人体目标与背景。

对于更复杂的应用，用户可以基于MATLAB的矩阵运算优势，自行实现HOG算法，从而更灵活地控制特征提取的细节。无论采用哪种方式，HOG特征都因其对局部形状和边缘信息的敏感性，成为许多视觉任务中的重要工具。