Halcom 发表于 2017-9-28 21:06:11

HOG(Histograms of Oriented Gradients)用于特征分类

HOG(Histograms of Oriented Gradients)用于特征分类:
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视频:http://pan.baidu.com/s/1qYly5Fe
录制的视频是算法底层原理讲解,底层代码实现,方便大家真正掌握算法实质,开发出更加出色的算法。录制视频的初衷是:避免读者朋友利用大把时间学习已有常见算法,本系列视频旨在让读者朋友快速深入了解这些常见算法原理,有更多的时间去研究更加高大上算法(价值)。

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HOG特征提取算法的实现过程(图像特征提取):
1)灰度化,如果是彩色图像,采用img = rgb2gray(img)灰度化;Gray = 0.3*R+0.59*G+0.11*B;
2)采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化(归一化);目的是调节图像的对比度,降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响,同时可以抑制噪音的干扰;也可以简便地直接采用 img = sqrt(img);
3)计算图像每个像素的梯度(包括赋值和相位);主要是为了捕获轮廓信息,相位保证图像信息的特征唯一性。   
   滤波掩膜如[-1,0,1],具体看sobel、canny、prewitt等(MATLAB图像滤波去噪分析及其应用)
   mag = sqrt( dx^2 + dy^2 )
   phase = atan2(dy, dx)
   dx为水平梯度,dy为垂直梯度;
4)对图像进行分块处理,每一个块是一个cell,每一个cell大小一般为16x16,cell水平、垂直移动步长为cell大小的一半,即水平、垂直步长为8,具体如下,rows和cols分别为图像高、宽;for i = 0: rows/8 - 2
    for j= 0: cols/8 -2
      mag_patch = mag(8*i+1 : 8*i+16 , 8*j+1 : 8*j+16);
      ang_patch = phase(8*i+1 : 8*i+16 , 8*j+1 : 8*j+16);
    end
end5)对每一个16x16的cell,进行8x8 blocks扫描,得到4个blocks,对这4个blocks进行不同梯度角度方向直方图求解:for x= 0:1
    for y= 0:1
      angleA =ang_patch(8*x+1:8*x+8, 8*y+1:8*y+8);
      magA   =mag_patch(8*x+1:8*x+8, 8*y+1:8*y+8);
    end
end6)num_bins=9,对每一个block不同方向梯度进行直方图累加处理,具体如下:alpha= angleA(p,q);
% Binning Process (Bi-Linear Interpolation)
if alpha>=0 && alpha<=10
    histr(1)=histr(1)+ magA(p,q)*(alpha+10)/20;
    histr(9)=histr(9)+ magA(p,q)*(10-alpha)/20;
elseif alpha>10 && alpha<=30
    histr(1)=histr(1)+ magA(p,q)*(30-alpha)/20;
    histr(2)=histr(2)+ magA(p,q)*(alpha-10)/20;
elseif alpha>30 && alpha<=50
    histr(2)=histr(2)+ magA(p,q)*(50-alpha)/20;
    histr(3)=histr(3)+ magA(p,q)*(alpha-30)/20;
elseif alpha>50 && alpha<=70
    histr(3)=histr(3)+ magA(p,q)*(70-alpha)/20;
    histr(4)=histr(4)+ magA(p,q)*(alpha-50)/20;
elseif alpha>70 && alpha<=90
    histr(4)=histr(4)+ magA(p,q)*(90-alpha)/20;
    histr(5)=histr(5)+ magA(p,q)*(alpha-70)/20;
elseif alpha>90 && alpha<=110
    histr(5)=histr(5)+ magA(p,q)*(110-alpha)/20;
    histr(6)=histr(6)+ magA(p,q)*(alpha-90)/20;
elseif alpha>110 && alpha<=130
    histr(6)=histr(6)+ magA(p,q)*(130-alpha)/20;
    histr(7)=histr(7)+ magA(p,q)*(alpha-110)/20;
elseif alpha>130 && alpha<=150
    histr(7)=histr(7)+ magA(p,q)*(150-alpha)/20;
    histr(8)=histr(8)+ magA(p,q)*(alpha-130)/20;
elseif alpha>150 && alpha<=170
    histr(8)=histr(8)+ magA(p,q)*(170-alpha)/20;
    histr(9)=histr(9)+ magA(p,q)*(alpha-150)/20;
elseif alpha>170 && alpha<=180
    histr(9)=histr(9)+ magA(p,q)*(190-alpha)/20;
    histr(1)=histr(1)+ magA(p,q)*(alpha-170)/20;
end7)串联所有的cell特征,feature=;
8)归一化特征feature,feature=feature/sqrt(norm(feature)^2+0.001);

得到的feature特征为1xn的矩阵,区别于HoG目标探测,HoG目标探测,得到的feature为MxNxD的矩阵,其中,n = M*N*D;

主程序如下:% Feature Extraction
feat=hog_vector(im);
% Energy calculation
E=feat.^2;
Energy=(sum(E(:)))/(512*512);
%features set
features = ;
FeaturesHog(Index,:)=features;hog_vector函数如下:
function = hog_vector(im)

im=double(im);
rows=size(im,1);
cols=size(im,2);
Ix=im; %Basic Matrix assignment
Iy=im; %Basic Matrix assignment

% Gradients in X and Y direction. Iy is the gradient in X direction and Iy
% is the gradient in Y direction
for i=1:rows-2
    Iy(i,:)=(im(i,:)-im(i+2,:));
end
for i=1:cols-2
    Ix(:,i)=(im(:,i)-im(:,i+2));
end

gauss=fspecial('gaussian',8); %% Initialized a gaussian filter with sigma=0.5 * block width.

angle=atand(Ix./Iy); % Matrix containing the angles of each edge gradient
angle=imadd(angle,90); %Angles in range (0,180)
magnitude=sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);

% figure,imshow(uint8(angle));
% figure,imshow(uint8(magnitude));

% Remove redundant pixels in an image.
angle(isnan(angle))=0;
magnitude(isnan(magnitude))=0;

feature=[]; %initialized the feature vector

% Iterations for Blocks
for i = 0: rows/8 - 2
    for j= 0: cols/8 -2
      %disp()
      
      mag_patch = magnitude(8*i+1 : 8*i+16 , 8*j+1 : 8*j+16);
      %mag_patch = imfilter(mag_patch,gauss);
      ang_patch = angle(8*i+1 : 8*i+16 , 8*j+1 : 8*j+16);
      
      block_feature=[];
      
      %Iterations for cells in a block
      for x= 0:1
            for y= 0:1
                angleA =ang_patch(8*x+1:8*x+8, 8*y+1:8*y+8);
                magA   =mag_patch(8*x+1:8*x+8, 8*y+1:8*y+8);
                histr=zeros(1,9);
               
                %Iterations for pixels in one cell
                for p=1:8
                  for q=1:8
                        %
                        alpha= angleA(p,q);
                        
                        % Binning Process (Bi-Linear Interpolation)
                        if alpha>=0 && alpha<=10
                            histr(1)=histr(1)+ magA(p,q)*(alpha+10)/20;
                            histr(9)=histr(9)+ magA(p,q)*(10-alpha)/20;
                        elseif alpha>10 && alpha<=30
                            histr(1)=histr(1)+ magA(p,q)*(30-alpha)/20;
                            histr(2)=histr(2)+ magA(p,q)*(alpha-10)/20;
                        elseif alpha>30 && alpha<=50
                            histr(2)=histr(2)+ magA(p,q)*(50-alpha)/20;
                            histr(3)=histr(3)+ magA(p,q)*(alpha-30)/20;
                        elseif alpha>50 && alpha<=70
                            histr(3)=histr(3)+ magA(p,q)*(70-alpha)/20;
                            histr(4)=histr(4)+ magA(p,q)*(alpha-50)/20;
                        elseif alpha>70 && alpha<=90
                            histr(4)=histr(4)+ magA(p,q)*(90-alpha)/20;
                            histr(5)=histr(5)+ magA(p,q)*(alpha-70)/20;
                        elseif alpha>90 && alpha<=110
                            histr(5)=histr(5)+ magA(p,q)*(110-alpha)/20;
                            histr(6)=histr(6)+ magA(p,q)*(alpha-90)/20;
                        elseif alpha>110 && alpha<=130
                            histr(6)=histr(6)+ magA(p,q)*(130-alpha)/20;
                            histr(7)=histr(7)+ magA(p,q)*(alpha-110)/20;
                        elseif alpha>130 && alpha<=150
                            histr(7)=histr(7)+ magA(p,q)*(150-alpha)/20;
                            histr(8)=histr(8)+ magA(p,q)*(alpha-130)/20;
                        elseif alpha>150 && alpha<=170
                            histr(8)=histr(8)+ magA(p,q)*(170-alpha)/20;
                            histr(9)=histr(9)+ magA(p,q)*(alpha-150)/20;
                        elseif alpha>170 && alpha<=180
                            histr(9)=histr(9)+ magA(p,q)*(190-alpha)/20;
                            histr(1)=histr(1)+ magA(p,q)*(alpha-170)/20;
                        end

                  end
                end
                block_feature=; % Concatenation of Four histograms to form one block feature
               
            end
      end
      % Normalize the values in the block using L1-Norm
      block_feature=block_feature/sqrt(norm(block_feature)^2+0.01);
      
      feature=; %Features concatenation
    end
end
feature(isnan(feature))=0; % Removing Infinitiy values

% Normalization of the feature vector using L2-Norm
feature=feature/sqrt(norm(feature)^2+0.001);
for z=1:length(feature)
    if feature(z)>0.2
      feature(z)=0.2;
    end
end
feature=feature/sqrt(norm(feature)^2+0.001);













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