Question

我正在Matlab中完成我们的项目（使用梯度局部三元模式的面部表情识别）。在这个项目中，我们有一张图像，应用Sobel算子在该图像上找到一个正的负梯度，然后将这些梯度组合起来。之后，我们可以在中心应用具有某个值（例如t = 80）的阈值，然后找到使用梯度局部三元模式的正负代码。通过应用代码找到正负图像后，我们可以使用mat2cell将这些图像划分为块，以创建正负图像这些块的直方图。

% this an ltp lower(pattern for local terernary pattern for ngptl
imshow(ltp_lower),title('Pgptl')
subplot(3,3,6);
imshow(ltp_upper),title('Ngptl')
figure('Name','Ngptl');
ltp_lower1 = zeros(81,64);%zero padding to increase column
ltp_lower1(1:81,1:61)= ltp_lower; 

% create a blocks for ltp_lower1 using mat2cell
[rows columns numberOfColorBands] = size(ltp_lower1)
blockSizeR = 9; %define the block size of row
blockSizeC = 8;% define the block size of column
wholeBlockRows = rows / blockSizeR; % the number of total block sin a image of an row
blockVectorR = [blockSizeR * ones(1, wholeBlockRows)];
wholeBlockCols = columns / blockSizeC;% the number of total block sin a image of an column
blockVectorC = [blockSizeC * ones(1, wholeBlockCols)];
ca = mat2cell(ltp_lower1, blockVectorR, blockVectorC);
plotIndex = 1;
numPlotsR = size(ca, 1);
numPlotsC = size(ca, 2);

% show the blocks of an  ltp_lower1
for r = 1 : numPlotsR
    for c = 1 : numPlotsC
        fprintf('plotindex = %d,   c=%d, r=%d\n', plotIndex, c, r);
        subplot(numPlotsR, numPlotsC, plotIndex);
        rgbBlock = ca{r,c};
        imshow(rgbBlock); 
        size(rgbBlock);
        plotIndex = plotIndex + 1;
    end
end

这是我的代码，我在创建所有单元格的直方图时遇到问题，但是在我的代码中，我们按regBlock显示块，但是regBlock仅具有最后一个单元格值。在这里，我的问题是直方图给出了什么输入？

如何创建划分为单元格的图像的梯度局部三元图案的直方图和特征向量

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