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

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。

介绍了车牌图像的预处理方法，包括图像的灰度化处理，中值滤波，基于直方图均衡化的光影处理，图像增强处理以及图像锐化等多个方面。最后介绍了基于颜色模型的车牌定位算法，并结合图像校正计算获得了标准的车牌区域。通过一种改进的基于形态学轮廓特征和垂直映射的字符切割算法对提取的车牌图像进行字符分割，然后对分割后单个字符提取HOG特征，最后通过GRNN神经网络根据字符的HOG特征进行车牌识别。MATLAB仿真结果表明，本文所研究的车牌识别方法具有较高的识别正确率，其正确率可以达到90%以上。

1.标准化gamma空间和颜色空间 为了减少光照因素的影响，首先需要将整个图像进行规范化。在图像的纹理强度中，局部的表层曝光贡献的比重较大，所以，这种压缩处理能够有效地降低图像局部的阴影和光照变化。因为颜色信息作用不大，通常先转化为灰度图 Gamma压缩公式： 比如可以取Gamma=1/2

HOG特征提取，以通过测试，希望对大家能够有所帮助。

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Paper：Histograms of Oriented Gradients for Human Detection Author：Navneet Dalal and Bill Triggs CVPR 05 定义：梯度方向直方图 本质：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方

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HOG特征 HOG(Histograms of Oriented Gradients)梯度方向直方图 通过利用梯度信息能反映图像目标的边缘信息并通过局部梯度的大小将图像局部的外观和形状特征化．在论文Histograms of Oriented Gradients for Human Detection中被提出． HOG特征的提取过程为: Gamma归一化； 计算梯度； 划分cell 组合成block，统计block直方图； 梯度直方图归一化； 收集HOG特征。 Gamma归一化: 对图像颜色进行Gamma归一化处理，降低局部阴影及背景因素的影响． 计算梯度: 通过差分计算出图像在水平方向上及垂

hog特征提取matlab代码用于图像分类的计算机视觉特征提取工具箱 该工具箱的目的是简化用于图像分类相关任务的常用计算机视觉功能（例如HOG，SIFT，GIST和Color）的特征提取过程。 包含的功能的详细信息在中提供。 除了提供一些受欢迎的功能之外，该工具箱还设计用于与不断增长的现代数据集一起使用-处理是分批完成的，并在一台机器上完全并行化（使用parfor），并且可以轻松地分配跨具有通用文件系统的多台计算机（许多大学中的标准群集设置）。 使用局限性线性编码对以单词袋方式提取的特征（“颜色”，“ hog2x2”，“ hog3x3”，“ sift”，“ ssim”）进行编码，以允许快速使用线性分类器培训+测试。 以我的经验，我发现'hog2x2'或'hog3x3'作为全局图像功能最为有效，并且在与包含互补信息的“颜色”功能结合使用时，往往会表现得更好。 该工具箱可在Matlab和Octave上使用。 八度可能仍然存在一些兼容性问题，并且不支持并行处理。 安装 在使用代码之前，您需要下载此存储库并编译mex代码： $ git clone http://github.com/adikh