hog

资 源 简 介

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详 情 说 明

HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种在计算机视觉领域广泛使用的特征描述方法，主要用于物体检测和模式识别任务。它的核心思想是通过分析图像局部区域的梯度方向分布来表征纹理特征。

HOG特征的计算过程通常分为以下几个步骤：首先对图像进行预处理，比如灰度化和伽马校正；然后计算每个像素点的梯度大小和方向；接着将图像划分为若干小单元（cell），统计每个单元内的梯度方向直方图；再将多个单元组合成更大的块（block）进行归一化处理；最后将所有块的直方图特征串联起来就形成了完整的HOG特征描述子。

这种特征的优势在于它对光照变化和小量的几何形变具有较好的鲁棒性，同时能够很好地捕捉物体的边缘和轮廓信息。HOG特征最著名的应用是与SVM分类器结合用于行人检测，后来也被推广应用到其他物体识别任务中。