目标图像的HOG特征提取matlab仿真,包括程序操作录像

作品简介

1.软件版本

matlab2022a

2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真,运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

3.部分仿真截图

 


4.内容简介

HOG特征提取方法就是将一个image(你要检测的目标或者扫描窗口):

1)灰度化(将图像看做一个x,y,z(灰度)的三维图像);

2)采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化(归一化);目的是调节图像的对比度,降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响,同时可以抑制噪音的干扰;

3)计算图像每个像素的梯度(包括大小和方向);主要是为了捕获轮廓信息,同时进一步弱化光照的干扰。

4)将图像划分成小cells(例如6*6像素/cell);

5)统计每个cell的梯度直方图(不同梯度的个数),即可形成每个cell的descriptor;

6)将每几个cell组成一个block(例如3*3个cell/block),一个block内所有cell的特征descriptor串联起来便得到该block的HOG特征descriptor。

7)将图像image内的所有block的HOG特征descriptor串联起来就可以得到该image(你要检测的目标)的HOG特征descriptor了。这个就是最终的可供分类使用的特征向量了。

创作时间:2023-01-19 23:39:36