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方向梯度直方图(HOG)的Matlab源程序

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简介：
本资源提供了一个详细的MATLAB实现代码，用于计算图像的方向梯度直方图（HOG），适用于计算机视觉和机器学习中的物体检测任务。 HOG（方向梯度直方图）的MATLAB源程序。

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  • 方向梯度直方图(HOG)的Matlab源程序
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    本资源提供了一个详细的MATLAB实现代码，用于计算图像的方向梯度直方图（HOG），适用于计算机视觉和机器学习中的物体检测任务。 HOG（方向梯度直方图）的MATLAB源程序。
     
  • HOG方向梯度直方图的代码
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    这段代码实现了计算机视觉中的HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取算法，用于图像识别和物体检测任务。 HOG的Matlab源代码以及C++实现的效果都不错。本人专注于视频处理方向，有兴趣可以联系。
     
  • MATLAB中的方向梯度直方图计算程序
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    本程序提供在MATLAB环境下实现方向梯度直方图(HOG)算法的代码。适用于图像处理和计算机视觉领域中的人体检测等任务。 MATLAB程序代码实现方向梯度直方图计算效果很好。
     
  • 改进后的标题可以是：“基于方向梯度的直方图(HOG)”
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    本研究提出了一种改进的方向梯度直方图（HOG）算法，在保持原有特征提取能力的基础上，进一步提高了目标检测的速度与准确性。 HOG（Histogram of Oriented Gradient）方向梯度直方图用于描述图像局部区域的梯度或边缘的方向分布。选择HOG而不是其他低级特征，如像素亮度、梯度信息及其组合，是因为像素亮度只能反映两个图像块之间的亮度差异，而梯度特征对噪声较为敏感。相比之下，基于梯度方向的直方图不仅能有效表征图像局部结构的信息，还具有较好的抗噪性和鲁棒性。
     
  • HOG描述子：在MATLAB中的HOG（梯度直方图）特征提取实现
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    本文章详细介绍了如何使用MATLAB进行HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取的过程和方法，适用于计算机视觉领域的研究者和技术爱好者。通过学习本文内容，读者可以掌握在图像处理中利用HOG描述子来获取目标物体边缘轮廓信息的基本技能。 HOG描述符在MATLAB中的实现用于提取梯度直方图特征。该源代码最初来自某个出处（此处省略），我对此进行了改动，以便您可以直接运行hogtest.m文件进行测试。有关HOG描述符的详细信息可以在参考文献[2]和[3]中找到。
     
  • Matlab中的HOG描述符：灰度图像的定向梯度直方图图像描述符-_MATLAB项目
    优质
    本MATLAB项目提供了一种实现HOG（定向梯度直方图）描述符的方法，专门用于分析和提取灰度图像中物体的信息特征。 这段代码很简单，并附有注释，可以用来调整HOG参数。此代码是为以下工作开发的：O. Ludwig、D. Delgado、V. Goncalves 和 U. Nunes，“可训练的分类器融合方案：行人检测的应用”，在第 12 届国际 IEEE 智能交通系统会议，圣路易斯，2009 年出版。卷一，页码432-437。如果使用此代码发布，请引用上述论文。
     
  • HOG特征描述符的简易实现：定向梯度直方图（HOG）描述符详解
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    本文详细介绍了如何简单实现HOG特征描述符，包括其背后的原理和应用，并深入讲解了定向梯度直方图的概念与作用。适合初学者快速掌握HOG技术。 HOG功能描述符的实现包括以下步骤：从灰度图像获取差分图像；计算梯度；建立所有单元格的定向梯度直方图；以及从单元格构建归一化的块描述符。此实现依赖于matplotlib和OpenCV 3.4.2（用于图像加载）。代码可视化部分参考了UMN Fall 2019 CSCI 5561课程材料的内容。
     
  • 图像方向导数与图像梯度
    优质
    《图像方向导数与图像梯度》一文深入探讨了图像处理中方向导数和梯度的概念及其应用，为边缘检测、特征提取等技术提供了理论基础。 图像方向导数和图像梯度。
     
  • 基于加权颜色直方图和梯度方向直方图自适应融合的粒子滤波跟踪算法的MATLAB仿真
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    本文提出了一种结合加权颜色直方图与梯度方向直方图自适应融合策略的粒子滤波跟踪算法，并通过MATLAB进行了仿真实验，验证了该方法的有效性和鲁棒性。 基于加权颜色直方图与梯度方向直方图自适应融合的粒子滤波跟踪算法在MATLAB仿真中的应用实例展示了直升机目标跟踪的效果。该方法采用多特征自适应融合技术，适用于32位系统版本；若要在64位系统上运行，则需要重新编译C语言部分代码。