Matlab 中 extractHOGFeatures 函数的输出是什么？
What is the output of extractHOGFeatures function in Matlab?
我目前正在做一个项目，我需要使用一些 HOG 特征（定向梯度直方图）。我使用了以下行：
[features, visualization] = extractHOGFeatures(img);
看起来 features 是一个梯度强度向量，而 visualization 是一个包含一些信息的结构。但我想知道的是我从哪里得到实际的角度值？例如，如何找出此图像中介于 0 度和 40 度之间的渐变百分比？
这并不是 HOG 功能的真正用途。 HOG 特征向量是在重叠像素块上计算的梯度方向直方图的串联，这些像素块又被划分为单元格。它是训练分类器识别对象的良好表示，但不是确定梯度方向的百分比落在 0 到 40 度之间的好方法。为此，您最好使用 imgradient 自己计算图像的梯度，并对方向进行阈值处理。
要直观地了解 HOG 特征向量的含义，您可以使用可视化对象：
plot(visualization);
我目前正在做一个项目，我需要使用一些 HOG 特征（定向梯度直方图）。我使用了以下行：
[features, visualization] = extractHOGFeatures(img);
看起来 features 是一个梯度强度向量，而 visualization 是一个包含一些信息的结构。但我想知道的是我从哪里得到实际的角度值？例如，如何找出此图像中介于 0 度和 40 度之间的渐变百分比？
这并不是 HOG 功能的真正用途。 HOG 特征向量是在重叠像素块上计算的梯度方向直方图的串联，这些像素块又被划分为单元格。它是训练分类器识别对象的良好表示，但不是确定梯度方向的百分比落在 0 到 40 度之间的好方法。为此，您最好使用 imgradient 自己计算图像的梯度，并对方向进行阈值处理。
要直观地了解 HOG 特征向量的含义，您可以使用可视化对象：
plot(visualization);