MATLAB实现图像HOG特征抽取

这个MATLAB源码库包含了使用Freeman-Simoncelli模型作为视野的偏心物体检测器（FOD）。已在MATLAB R2014a及更高版本以及Ubuntu Linux 14.04和16.04上进行了测试。main.m脚本提供了示例调用，展示了如何在提供的数据集上训练和运行FOD和其滑动窗口（SW）版本。

介绍了一篇关于核相关滤波器输出约束转移的MATLAB实现，基于视觉跟踪器基准与HOG特征计算代码[2][3]。运行“ run_tracker.m”脚本以选择顺序“ Jogging-1”，并调整“ Tiger1”视频的起始帧为第6帧[1]。

这份资源展示了如何利用MATLAB进行图像分割并提取特征，已通过调试验证，希望能够为他人提供启发。

数据抽取通常从远程系统中提取数据，涉及各种方法，包括使用SQLPlus、OCI/ProC程序、Oracle UTIL_FILE、Oracle Export Utility等。

Matlab环境下，利用图像颜色特征进行图像检索的源代码实现。

这个项目在C++中实现了fHOG（felzenszwalb的HOG）功能及其在MATLAB中的可视化。原始MATLAB代码可供下载，依赖于OpenCV进行fHOG特征提取和可视化。

我们使用HOG、CN和ResNet-50作为特征提取工具，并参考ECO进行代码模块化。LSDCF跟踪器结合低秩和稀疏判别相关过滤器，适用于粗糙到精细的视觉对象跟踪。安装依赖于MatConvNet和PDollar工具箱，支持Ubuntu 14.04 LTS和Windows 10操作系统。

这段代码简单且有注释，可调整HOG参数。代码用于O. Ludwig、D. Delgado、V. Goncalves和U. Nunes在2009年第12届国际IEEE智能交通系统会议上的工作“可训练的分类器融合方案：行人检测的应用”。如果使用此代码，请引用上述论文。

这个文件夹包含了用于好/坏锅过滤器的hog_svm matlab代码。要使用它，请首先在matlab中运行tag.m，为您的训练和测试集添加标签。该程序将生成一个txt文件，记录文件名及其标签（1表示好，2表示坏）。其次，使用change_size.py将所有图片调整为相同的尺寸，以便模型可以高效地训练。建议的尺寸为128x128像素，过小可能影响准确率，过大可能增加训练时间。最后，您可以运行hog_svm.py进行基于hog_svm模型的训练和测试，或者使用train.py和test.py基于tensorflow的ML模型进行训练和测试。