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hog特征提取matlab代码BacteriaImageProcess 这是为了我们的项目：分割细菌图像并识别该图像中的细菌种类。 从本质上讲，这是对细菌数据的深度学习应用程序。 我们在matlab中实现了卷积RBM，以完成我们的任务。 cdbn-github是使用卷积RBM进行无监督特征学习的代码，我们使用GMM / BMM进行初始化，这可以缩短训练过程。 在特征提取之后，我们利用liblinear工具箱进行监督分类。 我们项目的第一部分在cdbn文件夹中，在其中展开了所有代码，包括我编写的CRBM代码。 编写GMM来初始化第一层，使用BMM来进行第二层的初始化。 （请注意，初始化非常重要，有关更多详细信息，请参阅Sohn等人的论文：“有效学习稀疏，分布式，卷积特征表示以进行对象识别。” Aslo，要训练卷积深度信念网络，您可以进行分层预训练，这意味着首先训练第一层，训练后冻结第一层的参数，然后训练第二层....） 在第二部分中，我们尝试识别此图像中的细菌种类，因此我们手动标记前景斑块，并将其标记为17类，因为一些毗邻的斑块涉及物种和背景，因此我们也将它们考虑在内，因此，共有18个课

在图像处理中，经常会用到hog特征的提取，通过本资料对HOG特征做了一下详细的介绍

一个开源的代码，可视化HoG特征，代码中有详细的注释说明

为克服环境带来的影响，借鉴了近年来在目标检测研究中应用较多的梯度方向直方图（HOG）技术，将其用于手势识别中。这种方法使得基于视觉的手势识别对环境不再敏感，得到了较好的识别效果。

使用PCA、NMF和HOG特征，分别配以KNN（k=1,3,5）和SVM两类分类器，实现对交通标志的分类（包括对其余类的拒识）（Matlab完整源码和数据） PCA_KNN : PCA + KNN PCA_SVM : PCA + SVM NMF_KNN : NMF + KNN NMF_SVM : NMF + SVM HOG_KNN : HOG + KNN HOG_SVM : HOG + SVM

利用hog提取特征输入到svm分类器中，适用于新手

HOG功能描述符的实现 定向梯度直方图（HOG）描述符的简单实现。 脚步 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。 从单元格构建归一化的块描述符。 依存关系 脾气暴躁的 matplotlib OpenCV 3.4.2（用于图像加载） 致谢 可视化代码来自UMN Fall 2019 CSCI 5561课程材料。

配置好opencv249和VS2012的环境之后，设置好工程项目的属性，运行HOGvisualize\Debug或HOGvisualize\Release目录下的opencvtest.exe程序便可看到运行结果，即objimg.jpg图片的hog特征可视化图像hogvisualize.jpg。程序里有较为详细的注释，可以帮助理解hog特征的可视化过程，希望此程序对你有帮助，谢谢。

基于HOG特征提取的svm行人头肩训练，提供训练集和测试集的图片，结果导出在txt文件中。