主要为hog 方向梯度直方图函数的实现，输入图像，输出特征，为简化版代码，基本按照步骤实现了hog特征的提取，为python实现，感谢您的学习。

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看我如何让基于支持向量机与方向梯度直方图模式识别系统的设计 与实现.pdf看我如何让基于支持向量机与方向梯度直方图模式识别系统的设计 与实现.pdf看我如何让基于支持向量机与方向梯度直方图模式识别系统的设计 与实现.pdf

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。

HOG_Zedboard FPGA上定向梯度嵌入的实时直方图 所用板：Zedboard Vivado版本：2016.04 项目简介：在此项目中，实时实现了“定向梯度直方图”行人检测算法的实现。 我们通过Vivado HLS设计了硬件加速器，以减少HOG提取和分类的计算时间。 此外，我们已经实现了一个在Petalinux上运行的具有Ubuntu映像的嵌入式应用程序，该映像可以从连接到Zedboard的网络摄像头捕获帧，控制和监视加速器，并将检测到的图像呈现到VGA监视器。 存档描述（说明目录结构，文档和源文件）： Hog_HLS：Vivado_HLS项目 Hog_System_Zynq：Vivado项目 硬件：比特流，硬件描述文件和内核配置文件（以防某人想从头开始构建一个新的petalinux项目） ip：加速器和第三方显示控制器IP sd_image：从以下 下载BOOT和r

HOG描述符 在matlab中实现HOG（梯度直方图）特征提取。 此源代码最初来自[1] 我进行了一些更改，以便您可以直接运行hogtest.m进行测试。 HOG描述符的详细说明也可以在以下参考文献中找到。 [2] ; [3] 。

计算方向梯度直方图，使用matlab实现，基于经典论文Histograms of Oriented Gradients for Human Detection

matlab的素描代码彩色GF-HoG 此存储库包含Matlab实现，如ICCV ws 2015论文中所述的定向渐变的颜色渐变场直方图（Color GF-HoG）。 GF-HoG实施 原来的 生长激素 如果仅处理黑白草图，请在BW文件夹下进行检查： des = ComputeGF('circle.png',0); 将为草图计算局部GF-HoG描述符。 如果输入图像，请将第二个参数更改为1。 此实现遵循Rui Hu和Stuart James的原始C代码（项目页面和），并进行了一些改进，在Flickr15K基准测试中达到了16.6％的mAP（带有反向索引的mAP达到了18.2％），如图5所示。 彩色GF-HoG实施 原来的 彩色GF-HoG可视化 如果您使用彩色草图，请检查以下颜色文件夹： [des_shape, des_color] = ComputeGF_colour('underground_sketch.png',0); 将为草图计算局部形状和颜色描述符。 对于图像，将第二个参数更改为1。 与纸张的不同之处在纸张中，亮度通道（L *）通过双S型函数传递，以将黑白图像与其余图像分开。

HOG（方向梯度直方图）代码实现以及流程图.rar

Traffic_sign_recognition：使用定向梯度直方图（HOG）和基于色域的功能识别交通标志。 支持向量机（SVM）用于对图像进行分类