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HOG特征图Matlab代码-FoveatedObjectDetector:采用Freeman-Simoncelli模型的...

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简介：
这段代码实现了一个基于MATLAB的Foveated Object Detector系统，利用了Freeman-Simoncelli HOG特征模型，专注于视觉中心区域以提高目标检测效率。 该存储库包含用于偏心物体检测（FOD）的MATLAB源代码，基于文献[1]和[2]中的描述。已在配备MATLAB R2014a及更新版本的Kubuntu Linux 14.04和16.04系统上测试了此代码。脚本main.m包含了示例调用，说明如何使用提供的示例数据集在data/目录下训练并运行FOD及其滑动窗口（SW）版本。 [1] Emre Akbas, Miguel P Eckstein (2017) 目标检测通过集中视觉系统搜索.PLoS计算生物学 13(10): e1005743. [2] Emre Akbas, Miguel P Eckstein. 物体检测，通过探索凹面视野。加州大学圣塔芭芭拉分校视觉和图像理解实验室技术报告。 数据集准备：首先需要为数据集做准备工作。为此，请使用文本编辑器打开文件./data/monitor_dataset/monitor_train01.txt，并将第一行更改为包含图像的父目录的绝对路径。

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  • HOG特征图Matlab代码-FoveatedObjectDetector:采用Freeman-Simoncelli模型的...
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    这段代码实现了一个基于MATLAB的Foveated Object Detector系统，利用了Freeman-Simoncelli HOG特征模型，专注于视觉中心区域以提高目标检测效率。 该存储库包含用于偏心物体检测（FOD）的MATLAB源代码，基于文献[1]和[2]中的描述。已在配备MATLAB R2014a及更新版本的Kubuntu Linux 14.04和16.04系统上测试了此代码。脚本main.m包含了示例调用，说明如何使用提供的示例数据集在data/目录下训练并运行FOD及其滑动窗口（SW）版本。 [1] Emre Akbas, Miguel P Eckstein (2017) 目标检测通过集中视觉系统搜索.PLoS计算生物学 13(10): e1005743. [2] Emre Akbas, Miguel P Eckstein. 物体检测，通过探索凹面视野。加州大学圣塔芭芭拉分校视觉和图像理解实验室技术报告。 数据集准备：首先需要为数据集做准备工作。为此，请使用文本编辑器打开文件./data/monitor_dataset/monitor_train01.txt，并将第一行更改为包含图像的父目录的绝对路径。
     
  • 基于HOG特征的MATLAB代码
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    本项目提供了一段使用MATLAB编写的代码，实现了基于HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征的人体检测功能。通过计算图像中局部区域梯度方向直方图，有效提取目标物体边缘信息，广泛应用于计算机视觉领域。 资源是HOG特征提取算法的MATLAB代码，下载后可以直接使用。解压文件并打开anna_phog_demo.m 文件，运行之后工作空间中的feat变量即为提取出的HOG特征向量。相关资料可以参考相关的博文。谢谢。
     
  • HOG特征的代码
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    HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的特征描述方法。该代码实现了HOG特征提取算法，适用于行人检测等应用场景。 HOG（方向梯度直方图）是一种在计算机视觉和图像处理领域广泛应用的特征描述符，在目标检测和行人检测中有重要应用价值。它通过量化局部区域内的边缘强度及方向，捕捉物体形状与结构信息。 本压缩包中的代码很可能使用了Matlab来实现HOG特征提取工具。作为一款强大的数值计算与数据分析编程环境，Matlab非常适合用于执行复杂的图像处理算法如HOG算法的实施。 以下是关于如何在Matlab中进行HOG特征提取的具体步骤： 1. **预处理**：首先将原始彩色图片转化为灰度图，并可能进一步通过归一化或直方图均衡来增强对比度。 2. **细胞单元定义**：图像被分割成多个小的相邻区域，即“细胞单元”，每个包含8x8或者4x4像素大小。 3. **梯度计算**：在每一个细胞单元中，利用Sobel滤波器等方法分别求出各个像素点强度变化（差分），得到其梯度幅度和方向信息。 4. **定向直方图构建**：根据每个像素的梯度方向将其归类到相应的离散角度区间内，并统计形成一个9个区间的直方图。 5. **块规范化处理**：为了增强特征鲁棒性，将相邻细胞单元组合成更大的“块”，并对这些区域内的所有直方图进行L2范数或其他形式的标准化操作。 6. **生成HOG特征向量**：最终把各个经过归一化的直方图连接起来形成一个整体的HOG特征向量。该向量包含丰富的边缘及形状信息，可用于训练支持向量机（SVM）等分类器。 7. **应用实践**：通常情况下，提取得到的HOG特征会被用来构建行人检测模型，在此过程中会通过滑动窗口技术在不同位置和尺度上重复执行上述步骤，并利用已有的分类器来判断图像区域是否包含行人的目标对象。 压缩包内的代码应该涵盖了从读取图片到输出最终特征向量的所有环节。研究这些程序可以帮助深入理解HOG算法的工作原理，从而应用于实际项目中并根据需要调整参数以优化性能。
     
  • Matlab中的HOG特征提取代码
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    本代码实现于MATLAB环境，用于高效提取图像的HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征，适用于目标检测与识别领域。 有注释有助于初学者理解代码。需要注意的是，64位的可执行文件无法在32位机上运行。
     
  • 基于MATLAB的HOG特征实现代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB环境下的HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取实现代码，适用于行人检测等计算机视觉任务。 HOG特征的Matlab代码实现非常实用，特别推荐给初学者使用。在学习过程中结合论文研究并查看相关代码会很有帮助。这种实践方式对于理解理论知识非常有效。
     
  • 基于MATLAB的HOG特征提取分析代码
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    本代码利用MATLAB实现HOG（方向梯度直方图）特征提取算法，适用于图像处理与计算机视觉领域的人体姿态识别等任务。 基于HOG特征提取的图像分类器的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述。通过将整幅图像分割成小的连接区域称为cells，每个cell生成一个方向梯度直方图或者cell中像素的边缘方向，这些直方图的组合可表示出所检测目标的目标描述子。为了提高准确率，局部直方图可以通过计算图像中的较大区域（称为block）内的光强作为测量值进行对比标准化，并用这个测量值归一化该block中的所有cells。这一归一化过程完成了更好的光照/阴影不变性处理。
     
  • HOG特征的C代码可视化
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    本项目通过C语言实现HOG（ Histogram of Oriented Gradients）特征提取算法，并采用图形方式直观展示其内部工作原理与计算流程。 配置好 OpenCV249 和 VS2012 的环境之后，请设置工程项目的属性。运行 HOGvisualize\Debug 或 HOGvisualize\Release 目录下的 opencvtest.exe 程序，可以看到 objimg.jpg 图片的 hog 特征可视化图像 hogvisualize.jpg。程序中包含详细的注释，有助于理解 hog 特征的可视化过程，希望此程序对你有所帮助。
     
  • HOG特征的提取
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    HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种在计算机视觉和图像处理中广泛使用的特征描述方法，特别适用于行人检测等领域。它通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来捕捉场景的形状信息。 HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种常用的图像特征提取算法，在计算机视觉与图像处理领域内广泛用于描述图像中的边缘方向分布特性，并且在目标检测、物体识别以及图像分类等方面应用甚广。 这篇文档旨在通过MATLAB代码实现HOG直方图的抽取，提供了具体的功能说明和相关代码。标签为“特征提取”，表明该资源属于图像特征提取范畴。 文档内容展示了HOG特征抽取的具体步骤： 1. 图像读取与预处理：使用`imread`函数来加载图片，并转换至双精度浮点数格式。 2. 边缘检测：通过调用`imfilter`函数执行边缘识别，以获得水平和垂直方向上的边缘图像。 3. 计算每个像素的方向值：利用`atan`函数计算出各个位置的atan数值并将其映射到0至360度范围内。 4. 直方图构建：使用`ceil`函数将角度分配给对应的角度区间，进而生成直方图数据。 5. 特征抽取过程完成：连接每一个小区域内的直方图信息以形成最终的特征向量。 HOG算法的核心在于利用方向梯度直方图来描述图像中的边缘分布特性。通过分割成较小的部分并对每一部分计算其方向梯度，然后整合所有的小块数据生成总的特征向量。 该方法具有以下优点： - 高鲁棒性：在不同的光照条件和图片质量下仍能保持稳定的结果。 - 强区分能力：能够有效地区分不同目标与背景信息。 - 计算效率高：可以快速处理图像，适用于实时应用需求。 HOG算法的应用领域包括但不限于人脸识别、车辆检测以及行人识别等场景。该资源提供了一个基于MATLAB的实现方案，并详细介绍了其工作原理及应用场景。
     
  • HOG特征概述
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    HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种在计算机视觉和图像处理中广泛应用的特征描述方法，主要用于物体检测。该技术通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来捕捉图像的形状信息，并能有效应对光照变化、缩放等问题，在行人检测等领域表现出色。 在图像处理领域，HOG特征的提取是一个常用的技术。本资料对HOG特征进行了详细的介绍。
     
  • HOG特征算法
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    HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种在计算机视觉和图像处理中广泛使用的特征描述技术，主要用于物体识别与行人检测。它通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来捕捉场景的结构信息。 HOG（Histogram of Oriented Gradients的简写）特征检测算法是由法国研究员Dalal等人在2005年CVPR会议上首次提出的一种用于解决人体目标检测问题的图像描述子，它通过表征图像局部梯度方向和强度分布特性来实现这一目的。其主要思想在于：即使边缘的具体位置未知，也可以利用边缘的方向分布很好地表示行人轮廓。 Dalal等人提出的HOG+SVM算法在行人检测领域取得了巨大成功之后，虽然不断有新的算法出现，但大多数新方法依然沿用了HOG+SVM的基本思路和框架。 HOG特征检测的主要步骤包括：颜色空间归一化、梯度计算、构建基于方向的直方图、重叠块的直方图规范化以及最终提取出的HOG特征。