直方图梯度特征（HOG）的Matlab实现

Question

直方图梯度特征（HOG）的Matlab实现

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我正在尝试确定每个块包含多少个特征，换句话说，如果我理解正确的话，每个特征是针对特定方向的直方图的一个箱子。

当我在Matlab中运行以下代码时：

你可以看到它显示了16个不同的HOG特征，但特征向量是1x324。那么每个块/单元格有多少个特征呢？

谢谢。

clear
clc
close all
img = imread('cameraman.tif');
[hog1, visualization] = extractHOGFeatures(img,'CellSize',[64 64]);
subplot(1,2,1);
imshow(img);
subplot(1,2,2);
plot(visualization);

enter image description here

- Alex

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Dima · Accepted Answer

你的HOG矢量大小为324是因为图像中有9个重叠的块，每个块的大小为2x2个单元格，每个单元格大小为64x64像素。每个块给出了4个梯度方向直方图，每个直方图包含9个条形箱。所以HOG特征的数量是9 * 4 * 9 = 324。

可视化显然显示了单元格的采样，以使您了解图像中方向分布的情况。您的图像中有4x4个单元格。可视化图表中显示的是每个单元格的梯度方向直方图的玫瑰图。