基于MATLAB的HOG特征检测实现：CVPR2005论文算法完整复现

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了INRIA CVPR2005论文的完整HOG特征检测框架，包括梯度计算、直方图统计、块归一化等关键步骤。通过支持向量机分类器实现人体目标检测，提供从特征提取到检测的全流程解决方案。

详 情 说 明

HOG特征检测器：CVPR2005论文算法实现

项目介绍

本项目完整实现了INRIA CVPR2005论文《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》中的HOG（定向梯度直方图）特征提取算法。该实现提供了从图像预处理到最终特征向量生成的全流程解决方案，特别适用于行人检测等目标分类任务的核心特征提取环节。

功能特性

• 完整的HOG处理流程：包含图像预处理、梯度计算、单元直方图统计、块归一化等标准步骤
• 多格式输出支持：可生成.mat或.csv格式的特征文件，便于与各种分类器集成
• 可视化功能：可选展示梯度幅值、方向示意图及HOG特征图形化表示
• 性能分析：自动输出处理时间统计和特征维度信息
• 参数可配置：支持灵活调整细胞单元大小、块尺寸、方向区间数等关键参数

使用方法

1. 基本特征提取：

``matlab % 加载图像并提取HOG特征 img = imread('test_image.jpg'); hog_features = extractHOGFeatures(img);

1. 带可视化输出：

`matlab [features, visualization] = extractHOGFeatures(img, 'ShowVisualization', true); imshow(visualization);

1. 保存特征文件：

`matlab % 保存为MAT文件 save('hog_features.mat', 'features'); % 保存为CSV文件 csvwrite('hog_features.csv', features);

1. 自定义参数：

``matlab % 设置细胞单元尺寸为8x8，块尺寸为2x2，方向区间数为9 options = struct('CellSize', [8 8], 'BlockSize', [2 2], 'NumBins', 9); features = extractHOGFeatures(img, options);

系统要求

• 平台要求：MATLAB R2016b或更高版本
• 图像处理工具箱：需要安装MATLAB Image Processing Toolbox
• 内存建议：处理高分辨率图像时建议4GB以上可用内存

文件说明

主程序文件整合了HOG特征提取的核心处理流程，包括图像灰度化与伽马校正预处理、基于梯度算子的幅值与方向计算、图像空间划分与单元内梯度方向统计、块级别特征归一化处理，以及最终的特征向量整合与输出功能。该文件同时提供处理过程的可视化展示和性能指标统计能力。