基于hog和颜色特征融合的 欧式距离图像搜索系统 matlab

function result = hog_com(im)% [u,uu,uuu]=size(im); if uuu>2 im=rgb2gray(im); end im=imresize(im,[30 30]); img=double(im); %figure; %imshow(img,[]);%显示图像 step=8; %step*step个像素作为一个cell [m1 ,n1]=size(img);%获取图像尺寸 %改变图像尺寸为step的最近整数倍，要不然后面就会发生错误 img=imresize(img,[floor(m1/step)*step,floor(n1/step)*step],'nearest'); [m,n]=size(img); % 1、伽马校正 %figure; img=sqrt(img); %imshow(img,[]);%显示图像 %% 下面是求边缘,也就是滤波，求梯度 fy=[-1 0 1]; %定义竖直模板 fx=fy'; %定义水平模板，该符号为转置 Iy=imfilter(img,fy,'replicate'); %竖直边缘 Ix=imfilter(img,fx,'replicate'); %水平边缘 Ied=sqrt(Ix.^2+Iy.^2); %边缘强度 求梯度的长度 Iphase=Iy./Ix; %边缘斜率，有些为inf,-inf,nan，其中nan需要再处理一下 %figure; %% 创建一个画板 %imshow(Ied,[]); %显示梯度提取后的值 %% 下面是求cell orient=9; %方向直方图的方向个数 angular=360/orient; %每个方向包含的角度数，划分角度区间，0到40度一个区间... Cell=cell(1,1); %所有的角度直方图,cell是可以动态增加的，所以先设了一个 %% 开始获取orient个方向的特征向量 ii=1; jj=1; for i=1:step:m-step %如果处理的m/step不是整数，最好是i=1:step:m-step ii=1; for j=1:step:n %注释同上 tmpx=Ix(i:i+step-1,j:j+step-1); %水平 %% 边缘强度 tmped=Ied(i:i+step-1,j:j+step-1); %% 局部边缘强度归一化 tmped=tmped/sum(sum(tmped)); %% 边缘斜率局部提取 tmpphase=Iphase(i:i+step-1,j:j+step-1); %% 创建直方图 Hist=zeros(1,orient); %当前step*step像素块统计角度直方图,就是cell %% 统计一个块里面的梯度信息 for p=1:step for q=1:step %% 判断是不是一个数字True for Not-a-Number.如果不是一个数字，就归零 if isnan(tmpphase(p,q))==1 %因为会遇到0/0的情况 tmpphase(p,q)=0; end %% 进行区间的划分 ang=atan(tmpphase(p,q)); %atan求的是[-90 90]度之间 ang=mod(ang*180/pi,360); %全部变正，-90变270 if tmpx(p,q)<0 %根据x方向确定真正的角度 if ang<90 %如果是第一象限 ang=ang+180; %移到第三象限 end if ang>270 %如果是第四象限 ang=ang-180; %移到第二象限 end end ang=ang+0.0000001; %防止ang为0 Hist(ceil(ang/angular)) = Hist(ceil(ang/angular))+tmped(p,q); %ceil向上取整，使用边缘强度加权 end end %% 方向直方图归一化 Hist=Hist/sum(Hist); Cell{ii,jj}=Hist; %放入Cell中 ii=ii+1; %针对Cell的y坐标循环变量 end jj=jj+1; %针对Cell的x坐标循环变量 end %% 下面是求feature,2*2个cell合成一个block,没有显式的求block [m2, n2]=size(Cell); feature=cell(1,(m2-1)*(n2-1)); for i=1:m2-1 for j=1:n2-1 f=[]; f=[f Cell{i,j}(:)' Cell{i,j+1}(:)' Cell{i+1,j}(:)' Cell{i+1,j+1}(:)']; feature{(i-1)*(n2-1)+j}=f; end end l=length(feature); f=[]; for i=1:l f=[f;feature{i}(:)']; end %figure %mesh(f) feature f1=[]; for i=1:l f1=[f1,feature{i}(1:2)]; end result=f1 for t=1:length(result); if isnan(result(t))==1 result(t)=0 end end