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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

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简介：
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。

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  • 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
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    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
    优质
    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。
     
  • HOG描述子：在MATLAB中的HOG（梯度直方图）特征提取实现
    优质
    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。
     
  • 方向梯度直方图(HOG)的Matlab源程序
    优质
    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
    优质
    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中灰度图像的直方图均衡化
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境下实现灰度图像直方图均衡化的具体步骤和方法，通过调整图像像素值分布来提升图像对比度。 在MATLAB中进行灰度图像的直方图均衡化是一种常见的增强图像对比度的方法。这种方法通过重新分布图像中的像素值来提高图像的整体可见性。实现这一过程通常涉及计算原始图像的直方图，然后根据该直方图创建一个变换函数，以将每个强度级别映射到新的位置。 具体步骤包括： 1. 读取灰度图像。 2. 计算其直方图。 3. 使用累积分布函数来确定新像素值的位置。 4. 应用此转换给原始图像中的每一个像素点。 5. 显示或保存处理后的结果。 MATLAB提供了多种内置功能和工具箱支持，使得实现这一过程相对简单。例如，可以使用`imhist()`查看直方图，而`histeq()`函数可以直接用来执行均衡化操作。 这种方法特别适用于那些对比度较低的图像，在这些情况下，通过调整像素强度分布可以使更多细节变得可见。
     
  • 灰度图像的直方图绘制
    优质
    本文章介绍了如何使用不同的算法和工具来绘制灰度图像的直方图，并分析其在图像处理中的重要性。 这款图像处理小程序支持新建、打开和保存位图功能，并且能够绘制灰度图的直方图。
     
  • MATLAB中的图像灰度梯度计算程序
    优质
    本程序用于在MATLAB环境中计算和展示图像的灰度梯度，适用于图像处理与分析任务，帮助用户理解图像中亮度变化的方向和强度。 可用于求解图像的灰度梯度值，并在多幅图像之间比较清晰度等。
     
  • 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。