MATLAB高效HOG特征提取工具：基于积分图的优化实现

资 源 简 介

本项目提供了一个基于积分图加速的HOG特征提取MATLAB函数，通过预计算积分图大幅提升滑动窗口检测效率。适用于图像识别、目标检测等计算机视觉任务，支持单张图像快速处理。

详 情 说 明

基于积分图的MATLAB高效HOG特征提取工具

项目介绍

本项目实现了一个基于积分图加速计算的HOG（方向梯度直方图）特征提取函数。通过预计算积分图技术，显著提高了在滑动窗口检测场景下的特征计算效率，特别适用于需要密集滑动窗口检测的计算机视觉应用。该工具可直接应用于图像识别、目标检测等任务，支持单张图像和多图像批处理模式。

功能特性

• 高效积分图加速：利用积分图技术快速计算任意矩形区域的梯度统计量
• 灵活的参数配置：支持自定义检测窗口尺寸、细胞单元大小、块大小和方向分箱数
• 多图像批处理支持：可同时对多张图像进行HOG特征提取
• 丰富的输出选项：除标准HOG特征向量外，还可输出中间计算结果和可视化特征图
• 自适应图像输入：自动处理灰度图像和彩色图像输入

使用方法

基本调用

% 读取图像 img = imread('test.jpg');

% 使用默认参数提取HOG特征 features = hog_feature_extraction(img);

高级配置

% 自定义参数设置 params.window_size = [64, 128]; % 检测窗口尺寸 params.cell_size = [8, 8]; % 细胞单元大小 params.block_size = [2, 2]; % 块大小（以细胞为单位） params.num_bins = 9; % 梯度方向分箱数 params.gamma_correction = true; % 启用Gamma校正

% 提取特征并获取中间结果 [features, integral_maps, gradient_mag, gradient_ori] = hog_feature_extraction(img, params);

批处理模式

% 多图像特征提取 image_cell = {img1, img2, img3, img4}; all_features = hog_feature_extraction_batch(image_cell, params);

可视化功能

% 生成HOG特征可视化图 hog_visualization = visualize_hog_features(img, features, params); imshow(hog_visualization);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存要求：建议4GB以上，处理大图像时需更多内存

文件说明

主程序文件整合了完整的HOG特征提取流程，包括图像预处理、积分图计算、梯度计算、方向分箱统计以及特征向量归一化等核心功能。该文件实现了参数解析、输入验证、多模态处理（单图/批处理）以及结果输出的完整 pipeline，同时提供错误处理和性能优化机制，确保在各类应用场景下的稳定运行。