hog+svm图像二分类

hog+svm图像二分类*（MATLAB版本），需要安装libsvm工具箱（环境是MATLAB2014a+libsvm3.23）。里面包含正负样本集图片。

function hog_svm_2classify
%hog+svm实现图像二分类
clc; 
clear ;  
%% 训练阶段  
ReadList1  = textread（‘pos_list.txt‘‘%s‘‘delimiter‘‘\n‘）;%载入正样本列表  
sz1=size（ReadList1）;    
label1=ones（sz1（1）1）; %正样本标签设为1

ReadList2  = textread（‘neg_list.txt‘‘%s‘‘delimiter‘‘\n‘）;%载入负样本列表  
sz2=size（ReadList2）;  
label2=zeros（sz2（1）1）;%负样本标签设为0  

label=[label1‘label2‘]‘;%标签汇总  
total_num=length（label）;  
data=zeros（total_num1764）;  

%读取正样本并计算hog特征  
for i=1:sz1（1）  
   name= char（ReadList1（i1））;  
   image=imread（strcat（‘F:\svm\程序\HOG+SVM\实现图像二分类\pos\‘name））; 
   im=imresize（image[6464]）;  
   img=rgb2gray（im）;  
   hog =hogcalculator（img）;  
   data（i:）=hog;  
end  

%读取负样本并计算hog特征  
for j=1:sz2（1）  
   name= char（ReadList2（j1））;  
   image=imread（strcat（‘F:\svm\程序\HOG+SVM\实现图像二分类\neg\‘name））;  
   im=imresize（image[6464]）;  
   img=rgb2gray（im）;  
   hog =hogcalculator（img）;  
   data（sz1（1）+j:）=hog;  
end  

[train test] = crossvalind（‘holdOut‘label）;  
cp = classperf（label）;  
svmStruct = svmtrain（data（train:）label（train））;  
save svmStruct svmStruct  
classes = svmclassify（svmStructdata（test:））;  
classperf（cpclassestest）;  
fprintf（‘CorrectRate = %f\n‘cp.CorrectRate）;  

%% 训练完成后保存 svmStruct即可对新输入的对象进行分类了无需再执行上面训练阶段代码  
load svmStruct  
test=imread（‘test2.jpg‘）;  
     
im=imresize（test[6464]）;  
figure;  
imshow（im）;  
img=rgb2gray（im）;  
hogt =hogcalculator（img）;  
classes = svmclassify（svmStructhogt）;%classes的值即为分类结果 
if classes==1
    fprintf（‘测试对象为狗狗\n‘）;
elseif classes==0
    fprintf（‘测试对象为猫咪\n‘）;
end

%% 子函数 hogcalculator.m
function F = hogcalculator（img cellpw cellph nblockw nblockhnthet overlap isglobalinterpolate issigned normmethod）
 % HOGCALCULATOR calculate R-HOG feature vector of an input image using the
 % procedure presented in Dalal and Triggs‘s paper in CVPR 2005.
 %

% Author:   timeHandle
 % Time:     March 24 2010
 %           May 12，2010 update.
 %
 %       this copy of code is written for my personal interest which is an 
 %       original and inornate realization of [Dalal CVPR2005]‘s algorithm
 %       without any optimization. I just want to check whether I understand
 %       the algorithm really or not and also do some practices for knowing
 %       matlab programming more well because I could be called as ‘novice‘. 
 %       OpenCV 2.0 has realized Dalal‘s HOG algorithm which runs faster
 %       than mine without any doubt ╮（╯▽╰）╭ . Ronan pointed a error in 
 %       the code，thanks for his correction. Note that at the end of this
 %       code there are some demonstration code，please remove in your work.


 % 
 % F = hogcalculator（img cellpw cellph nblockw nblockh
 %    nthet overlap isglobalinterpolate issigned normmethod）
 %
 % IMG:
 %       IMG is the input image.
 %
 % CELLPW CELLPH:
 %       CELLPW and CELLPH are cell‘s pixel width and height respectively.
 %
 % NBLOCKW NBLCOKH:
 %   

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件      18165  2019-01-09 21:38  实现图像二分类\hog_svm_2classify.m

     文件     204539  2018-08-13 17:29  实现图像二分类\neg\001.jpg

     文件      96337  2018-08-13 17:29  实现图像二分类\neg\002.jpg

     文件      17069  2018-08-13 17:36  实现图像二分类\neg\003.jpg

     文件      76468  2018-08-13 17:32  实现图像二分类\neg\004.jpg

     文件      41452  2018-08-13 17:37  实现图像二分类\neg\005.jpg

     文件      14968  2019-01-09 16:14  实现图像二分类\neg\006.jpg

     文件      13477  2019-01-09 16:14  实现图像二分类\neg\007.jpg

     文件       9609  2019-01-09 16:14  实现图像二分类\neg\008.jpg

     文件      19519  2019-01-09 16:14  实现图像二分类\neg\009.jpg

     文件      11870  2019-01-09 16:14  实现图像二分类\neg\010.jpg

     文件       6976  2019-01-09 16:14  实现图像二分类\neg\011.jpg

     文件      15828  2019-01-09 16:14  实现图像二分类\neg\012.jpg

     文件      16946  2019-01-09 16:14  实现图像二分类\neg\013.jpg

     文件      19743  2019-01-09 16:14  实现图像二分类\neg\014.jpg

     文件      17538  2019-01-09 16:14  实现图像二分类\neg\015.jpg

     文件      14978  2019-01-09 16:14  实现图像二分类\neg\016.jpg

     文件      10546  2019-01-09 16:14  实现图像二分类\neg\017.jpg

     文件      12772  2019-01-09 16:14  实现图像二分类\neg\018.jpg

     文件      12464  2019-01-09 16:14  实现图像二分类\neg\019.jpg

     文件      16300  2019-01-09 16:14  实现图像二分类\neg\020.jpg

     文件      15512  2019-01-09 21:31  实现图像二分类\neg\021.jpg

     文件      17547  2019-01-09 21:31  实现图像二分类\neg\022.jpg

     文件      14928  2019-01-09 21:33  实现图像二分类\neg\023.jpg

     文件      16010  2019-01-09 21:33  实现图像二分类\neg\024.jpg

     文件       8320  2019-01-09 21:33  实现图像二分类\neg\025.jpg

     文件        225  2019-01-09 21:34  实现图像二分类\neg_list.txt

     文件      16363  2019-01-09 16:08  实现图像二分类\pos\001.jpg

     文件     135559  2018-08-13 17:25  实现图像二分类\pos\002.jpg

     文件       9123  2019-01-09 16:08  实现图像二分类\pos\003.jpg

............此处省略34个文件信息