SVM中图像常用的HOG特征描述及实现

转摘网址：http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.html

Hog参考网址：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/15/2640754.html

HOG（Histogram of Oriented Gradient）方向梯度直方图，主要用来提取图像特征，最常用的是结合svm进行行人检测。

算法流程图如下（这篇论文上的）：

下面我再结合自己的程序，表述一遍吧：

1.对原图像gamma校正，img=sqrt(img);

2.求图像竖直边缘，水平边缘，边缘强度，边缘斜率。

3.将图像每16*16（取其他也可以）个像素分到一个cell中。对于256*256的lena来说，就分成了16*16个cell了。

4.对于每个cell求其梯度方向直方图。通常取9（取其他也可以）个方向（特征），也就是每360/9=40度分到一个方向，方向大小按像素边缘强度加权。最后归一化直方图。

5.每2*2（取其他也可以）个cell合成一个block，所以这里就有（16-1）*（16-1）=225个block。

6.所以每个block中都有2*2*9个特征，一共有225个block，所以总的特征有225*36个。

当然一般HOG特征都不是对整幅图像取的，而是对图像中的一个滑动窗口取的。

lena图：

求得的225*36个特征：

 function Hog
 clear all; close all; clc;

 img=double(imread('lena.jpg'));
 imshow(img,[]);
 [m n]=size(img);

 img=sqrt(img);      %伽马校正

 %下面是求边缘
 fy=[-  ];        %定义竖直模板
 fx=fy';             %定义水平模板
 Iy=imfilter(img,fy,'replicate');    %竖直边缘
 Ix=imfilter(img,fx,'replicate');    %水平边缘
 Ied=sqrt(Ix.^+Iy.^);              %边缘强度
 Iphase=Iy./Ix;              %边缘斜率，有些为inf,-inf,nan，其中nan需要再处理一下

 %下面是求cell
 step=;                %step*step个像素作为一个单元
 orient=;               %方向直方图的方向个数
 jiao=/orient;        %每个方向包含的角度数
 Cell=cell(,);              %所有的角度直方图,cell是可以动态增加的，所以先设了一个
 ii=;
 jj=;
 for i=:step:m          %如果处理的m/step不是整数，最好是i=:step:m-step
     ii=;
     for j=:step:n      %注释同上
         tmpx=Ix(i:i+step-,j:j+step-);
         tmped=Ied(i:i+step-,j:j+step-);
         tmped=tmped/sum(sum(tmped));        %局部边缘强度归一化
         tmpphase=Iphase(i:i+step-,j:j+step-);
         Hist=zeros(,orient);               %当前step*step像素块统计角度直方图,就是cell
         for p=:step
             for q=:step
                 if isnan(tmpphase(p,q))==  %/0会得到nan，如果像素是nan，重设为0
                     tmpphase(p,q)=;
                 end
                 ang=atan(tmpphase(p,q));    %atan求的是[- ]度之间
                 ang=mod(ang*/pi,);    %全部变正，-90变270
                 if tmpx(p,q)<              %根据x方向确定真正的角度
                     if ang<               %如果是第一象限
                         ang=ang+;        %移到第三象限
                     end
                     if ang>              %如果是第四象限
                         ang=ang-;        %移到第二象限
                     end
                 end
                 ang=ang+0.0000001;          %防止ang为0
                 Hist(ceil(ang/jiao))=Hist(ceil(ang/jiao))+tmped(p,q);   %ceil向上取整，使用边缘强度加权
             end
         end
         Hist=Hist/sum(Hist);    %方向直方图归一化
         Cell{ii,jj}=Hist;       %放入Cell中
         ii=ii+;                %针对Cell的y坐标循环变量
     end
     jj=jj+;                    %针对Cell的x坐标循环变量
 end

 %下面是求feature,*2个cell合成一个block,没有显式的求block
 [m n]=size(Cell);
 feature=cell(,(m-)*(n-));
 for i=:m-
    for j=:n-
         f=[];
         f=[f Cell{i,j}(:)' Cell{i,j+1}(:)' Cell{i+,j}(:)' Cell{i+1,j+1}(:)'];
         feature{(i-)*(n-)+j}=f;
    end
 end

 %到此结束，feature即为所求
 %下面是为了显示而写的
 l=length(feature);
 f=[];
 for i=:l
     f=[f;feature{i}(:)'];
 end
 figure
 mesh(f)