Hog特徵的簡單實現 matlab

2021-09-22 12:31:54 字數 3093 閱讀 7709

hog特徵的簡單實現

針對hog特徵不做過多的解釋;

可參考其他博主的原理介紹。

本文是matlab版本的實現。

該版本的hog特徵將影象resize為64*128

首先將rgb轉灰度圖

再進行伽馬校正

對伽馬校正後的影象做歸一化處理

(為什麼這樣做,請參看其他博主具體的原理介紹)

伽馬校正使用的是

opencv中的normalize函式

norm_minmax:(ak不屬於,min(ai),當ak等於max(ai)時p=1,等於min(ai)時p=0)

公式如下

具體參見:

接下來計算梯度和方向。

再歸一化。

最終統計直方圖。

這裡有乙個小問題,梯度的歸一化沒有用到,這個需要做測試

驗證歸一化後再統計的識別結果好還是未歸一化後的結果好?

角度用的是0-180

針對統計結果在做l2的歸一化。

這裡的統計直接統計88的塊,且沒有疊加。因此特徵量小。

特徵量是168*9=1152

由於該演算法硬體加速,未作更複雜的統計。

function his_gra_all=hog_matlab(i)

img=i;

img=imresize(img,[128 64]);

[m n]=size(img(:,:,1));

%轉灰度圖

%img=rgb2gray(img);

img=img(:,:,1)*0.3+img(:,:,2)*0.59+img(:,:,3)*0.11;

%figure;imshow(uint8(img))

%t伽馬校正

img=sqrt(double(img));

%img1=int8(img);

%%伽馬校正歸一化

max=max(max(img));

min=min(min(img));

temp=0;

for i=1:m

for j=1:n

if(img(i,j)==max)

temp=1;

endif(img(i,j)==min)

temp=0;

endif(img(i,j)~=min&&img(i,j)~=max)

temp=img(i,j)/(max-min);

endimg_n1(i,j)=temp*255;

endendaaa=uint8(img_n1);

%figure;

%imshow(uint8(img_n1));

%%計算梯度

gimg_d=zeros(m,n);

gimg_m=zeros(m,n);

for i=2:m-1

for j=2:n-1

gx=img_n1(i,j+1)-img_n1(i,j-1);

gy=img_n1(i+1,j)-img_n1(i-1,j);

gxy=int16(sqrt(gx*gx+gy*gy));

theta=abs((atan2(gy,gx)*180)/pi);

%theta=atan2d(double(gy),double(gx));

gimg_d(i,j)=theta;

gimg_m(i,j)=gxy;

endend% figure;

% imshow(uint8(gimg_d));

% figure;

% imshow(uint8(gimg_m));

%%梯度歸一化

max1=max(max(gimg_d));

min1=min(min(gimg_d));

for i=1:m

for j=1:n

temp=((gimg_d(i,j)-min1)*255)/(max1-min1);

if(temp>255)

temp=255;

endimg_n2(i,j)=temp;

endend% figure;

% imshow(uint8(img_n2));

%%統計直方圖

gimg_d=double(gimg_d);

gimg_m=double(gimg_m);

step=8;%步長為8 網格大小為8*8

cell_size=8;

his_num=9;

his_gra=zeros(1,9);

his_gra_all=;

g_t=1;

g_sum=0;

%先判斷屬於0-180的哪個區間 再按照比例分配幅值

for i=1:m/step

for j=1:n/step

gd=gimg_d((i-1)*8+1:i*8,((j-1)*8+1):j*8);

gm=gimg_m((i-1)*8+1:i*8,((j-1)*8+1):j*8);

for i1=1:cell_size

for j1=1:cell_size

h_d=gd(i1,j1);

h_d0=h_d/20;

h_d1=double(floor(h_d0));%向下取整

h_d2=double(ceil(h_d0));%向上取整

if(h_d1==0)

h_d1=1;

endif(h_d2==0)

h_d2=1;

endh_m=gm(i1,j1);

h_m1=((h_d2*20-h_d)/20)*h_m;

h_m2=(1-(h_d2*20-h_d)/20)*h_m;

his_gra(h_d1)= his_gra(h_d1)+h_m1;

his_gra(h_d2)=his_gra(h_d2)+h_m2;

endend

for i=1:9

g_sum=g_sum+his_gra(i)*his_gra(i);

endhis_gra=his_gra/sqrt(g_sum);

his_gra_all=[his_gra_all,his_gra];

his_gra=zeros(1,9);

g_sum=0;

endendend

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1 先建立相應的txt檔案 f pedestrian image 00000101 0.png f pedestrian image 00000105 0.png f pedestrian image 00000108 0.png f pedestrian image 00000110 0.png ...