🌟Matlab练习程序：探索HOG的魅力💪

最近在学习图像处理相关的知识时，尝试编写了一个基于Matlab的HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）练习程序。这个程序的核心在于通过计算图像中不同区域的方向梯度分布，来提取特征向量，进而用于物体检测或分类任务。👀

首先，我加载了一张测试图片，并将其转换为灰度图以简化后续处理步骤。接着，利用Sobel算子分别计算水平和垂直方向上的梯度幅值与角度，这一步是构建HOG特征的基础.Gradient计算完成后，按照预设的单元格大小划分图像，并统计每个单元格内梯度方向的分布情况。Histogram绘制完成后，对邻近的多个单元格进行归一化处理，以增强特征的鲁棒性。✨

最终结果显示，HOG特征能够很好地捕捉到物体边缘及轮廓信息，为后续机器学习模型提供了高质量输入。如果你也对图像分析感兴趣，不妨动手试试！💻🔬