😊 Matlab实现HOG+SVM图像二分类 📊

发布时间：2025-04-03 03:25:43来源：

在人工智能和计算机视觉领域，图像分类是一项基础且重要的任务。今天就来聊聊如何用Matlab结合HOG特征提取与SVM分类器完成图像二分类！🎉

首先，HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种经典的特征描述方法，通过计算并统计图像局部区域的梯度方向直方图来表达物体的外观和形状信息。简单来说，它能帮助我们“看懂”图片里的内容是什么。💪

接下来，SVM（Support Vector Machine）则是一个强大的机器学习算法，擅长处理高维数据，并能有效地区分不同类别的样本点。将HOG提取出的特征输入到SVM中进行训练后，模型便可以对新图片做出精准判断了！🚀

具体操作时，你需要准备一组带有标签的训练集，利用Matlab内置函数如`extractHOGFeatures`完成特征提取，再用`fitcsvm`构建支持向量机模型。最后别忘了用测试集验证模型性能哦！💡

总之，借助Matlab的强大工具箱，即使是零基础的小白也能轻松上手，快速搭建属于自己的图像分类系统！🌟

Matlab 图像处理 HOG SVM

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