图像hog特征提取

资 源 简 介

图像hog特征提取

详 情 说 明

HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种在计算机视觉领域广泛使用的特征描述方法，特别适用于目标检测任务。其核心思想是通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述物体的形状特征。

在图像预处理阶段，通常会对输入图像进行灰度化、归一化等操作，以消除光照变化带来的影响。灰度化将彩色图像转换为单通道灰度图，而归一化则调整图像的对比度，使特征提取更具鲁棒性。

HOG特征提取的关键步骤包括： 计算梯度：对图像中的每个像素点计算水平和垂直方向的梯度值，进而得到梯度幅值和方向。 划分单元格：将图像划分为若干小的单元格（Cell），通常为正方形区域。 生成方向直方图：在每个单元格内，统计梯度方向的分布情况，生成直方图。 块归一化：将多个单元格组合成块（Block），并对块内的直方图进行归一化，以提高特征的抗干扰能力。

在实际应用中，HOG特征的步长（Stride）决定了特征提取的密度。步长设置为16意味着在计算特征时，窗口每次移动16个像素。较大的步长可以减少计算量，但可能会丢失一些细节信息；较小的步长则能保留更多局部特征，但计算成本较高。

需要注意的是，使用HOG特征时，应根据具体任务调整参数（如单元格大小、块大小、步长等），以达到最佳效果。此外，图像读取路径的配置需与实际存储位置一致，否则会导致程序无法正常运行。

HOG特征因其对几何形变和光照变化的不变性，被广泛应用于行人检测、手势识别等领域。结合SVM等分类器，可以实现高效的物体识别系统。