hog特征提取matlab代码LADCF-No.1公开数据集上的算法 VOT2018的代码，“通过时间一致性来保留空间特征选择以学习健壮的视觉，学习自适应判别相关滤波器（LADCF）” @article {xu2018learning，title = {通过时间一致性来学习自适应判别相关过滤器，以进行鲁棒的视觉跟踪，保留空间特征选择}，作者= {徐天阳和冯锋，振华和吴刚，小俊和基特勒，约瑟夫}， journal = {arXiv预印本arXiv：1807.11348}，年份= {2018}} 原始纸张的跟踪代码可以为。 LADCF Tracker for VOT2018的说明： 在低维流形上学习自适应判别相关滤波器（LADCF）利用自适应空间正则化器来训练低维判别相关滤波器。 我们遵循单帧学习和更新策略：在跟踪阶段之后学习过滤器，然后使用固定速率进行更新[1]。 我们使用HOG [2]，CN [3]和ResNet-50 [4]作为我们的功能。 对于较深的特征，我们使用模糊（2个高斯滤波器），旋转（-30，-20，-10、10、20、30）和翻转（水平）来增强训练数据。[5] 代码模块在

hog特征提取matlab代码字符图像识别MATLAB 图像预处理（二值化），定向梯度直方图（HOG）特征提取，SVM调整VA网格搜索（内核，内核比例，BoxConstraint），分类分析（混淆矩阵）。 在Matlab中运行代码之前，请加载FinalWorkspace文件。

基于opencv的HOG特征提取，代码使用vs2010与opencv实现，可提取人脸的HOG特征，代码可直接运行。

本程序使用matlab实现了图像HOG特征的提取，效果不错

% HOG特征提取------------ % 第1步：计算水平,竖直方向, 像素梯度矩阵：Ix、Ty % 第2步：计算image对应：angle,magnitude矩阵 % 第3步：遍历, 第1层遍历block, 第2层遍历cell, 第3层遍历pixel % 计算每个pixel直方图，直方图合并 % 第4步：L2-Norm归一化, 0.2截断, 再L2-Norm归一化 % LBP特征提取----------- % 第1步：灰度图转化 % 第2步：第1层-遍历像素点, 第2层-遍历八邻域 % 第3步：8位二进制特征，转化为1个十进制特征

对于刚开始学习HOG特征，帮助很大！里面简单讲述了提取HOG特征的步骤。

本程序包提供了提取图像hog特征的手段，使用的是matlab自带的函数，并且提供了简单的基于KNN分类的验证程序，用于验证所提hog特征是否有效，效果是否好于普通的灰度特征。

本程序使用matlab实现了图像HOG特征的提取，效果不错

文件里有matlab编写的HOG特征提取代码，还有Lena图和我的实验结果图

基于HOG特征提取的图像分类器，首先提取图像的HOG特征，以此训练SVM分类器，使训练过后的SVM分类器能够自动对测试图像文件进行分类。本套分类器的实现是基于Matlab语言开发。Classify()是主函数。