本资料包包含针对图像处理与目标识别中广泛应用的LBP（局部二值模式）及HOG（方向梯度直方图）特征提取方法的相关文档、代码示例和实验数据，适用于研究学习。
HOG特征提取过程如下：
1. 计算水平和竖直方向的像素梯度矩阵Ix、Ty。
2. 根据计算结果得到图像对应的角（angle）和幅度（magnitude）矩阵。
3. 逐层遍历block、cell和pixel，计算每个像素点的直方图，并将这些直方图合并在一起。具体来说，首先在第一层中遍历整个图像中的所有blocks；然后，在第二层中对每一个block进行操作，将其划分为若干个cells；最后，在第三层中处理每一个cell内的各个pixels。
4. 对得到的所有像素点的特征向量使用L2-Norm归一化方法进行规范化，并设置一个0.2的截断值来防止过大的数值影响后续计算结果。接着再次执行一次L2-Norm标准化操作以确保最终输出满足要求。
对于LBP（局部二值模式）特征提取流程：
1. 将图像转换成灰度图。
2. 遍历每一个像素点，然后在其周围选取一个八邻域进行进一步处理。
3. 对于每个像素的8个相邻位置上的差分结果生成一个8位二进制数，并将其转化为单一的十进制数字作为该位置处LBP特征值。
5星
