HOG特征提取matlab代码
来源:互联网 发布:刷空间访问量软件 编辑:程序博客网 时间:2024/05/01 21:09
HOG特征提取,HOG特征是图像梯度方向的直方图,且是对window进行的处理,是局部feature,提取的是一个window的特征,即将区域的梯度幅值根据不同角度进行统计。参数主要有winsize(待考证,有些文档说没有此窗口),blocksize,cellsize,runpatchsize,其中win最大,里面包含多个block,block里面一般包含4个cell。在进行人体检测的时候,就是通过不断滑动窗口来进行特征的匹配然后找到人所在的位置。
clear all; close all; clc;img=double(imread('lena.jpg'));imshow(img,[]);[m n]=size(img);img=sqrt(img); %伽马校正%下面是求边缘fy=[-1 0 1]; %定义竖直模板fx=fy'; %定义水平模板Iy=imfilter(img,fy,'replicate'); %竖直边缘Ix=imfilter(img,fx,'replicate'); %水平边缘Ied=sqrt(Ix.^2+Iy.^2); %边缘强度Iphase=Iy./Ix; %边缘斜率,有些为inf,-inf,nan,其中nan需要再处理一下%下面是求cellstep=16; %step*step个像素作为一个单元orient=9; %方向直方图的方向个数jiao=360/orient; %每个方向包含的角度数Cell=cell(1,1); %所有的角度直方图,cell是可以动态增加的,所以先设了一个ii=1; jj=1;for i=1:step:m %如果处理的m/step不是整数,最好是i=1:step:m-step ii=1; for j=1:step:n %注释同上 tmpx=Ix(i:i+step-1,j:j+step-1); tmped=Ied(i:i+step-1,j:j+step-1); tmped=tmped/sum(sum(tmped)); %局部边缘强度归一化 tmpphase=Iphase(i:i+step-1,j:j+step-1); Hist=zeros(1,orient); %当前step*step像素块统计角度直方图,就是cell for p=1:step for q=1:step if isnan(tmpphase(p,q))==1 %0/0会得到nan,如果像素是nan,重设为0 tmpphase(p,q)=0; end ang=atan(tmpphase(p,q)); %atan求的是[-90 90]度之间 ang=mod(ang*180/pi,360); %全部变正,-90变270 if tmpx(p,q)<0 %根据x方向确定真正的角度 if ang<90 %如果是第一象限 ang=ang+180; %移到第三象限 end if ang>270 %如果是第四象限 ang=ang-180; %移到第二象限 end end ang=ang+0.0000001; %防止ang为0 Hist(ceil(ang/jiao))=Hist(ceil(ang/jiao))+tmped(p,q); %ceil向上取整,使用边缘强度加权 end end Hist=Hist/sum(Hist); %方向直方图归一化 Cell{ii,jj}=Hist; %放入Cell中 ii=ii+1; %针对Cell的y坐标循环变量 end jj=jj+1; %针对Cell的x坐标循环变量end%下面是求feature,2*2个cell合成一个block,没有显式的求block[m n]=size(Cell);feature=cell(1,(m-1)*(n-1));for i=1:m-1 for j=1:n-1 f=[]; f=[f Cell{i,j}(:)' Cell{i,j+1}(:)' Cell{i+1,j}(:)' Cell{i+1,j+1}(:)']; feature{(i-1)*(n-1)+j}=f; endend%到此结束,feature即为所求%下面是为了显示而写的l=length(feature);f=[];for i=1:l f=[f;feature{i}(:)']; end figuremesh(f)
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