HOG方向梯度直方图

资 源 简 介

HOG方向梯度直方图

详 情 说 明

HOG（方向梯度直方图）是一种广泛应用于计算机视觉领域的特征描述方法，特别在目标检测任务中表现优异。其核心思想是通过统计图像局部区域内梯度方向的分布来构建特征向量。

HOG特征的生成通常包含以下几个步骤：首先计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向，这一步通过简单的卷积操作即可实现；然后将图像划分为若干个小的连通区域（称为cell），在每个cell内统计梯度方向的直方图；接着对相邻的cell进行组合归一化形成更大的块（block），这一步可以提升特征的鲁棒性；最后将所有block的特征串联起来形成最终的HOG特征向量。

在实际应用中，HOG特征常与SVM分类器结合使用，特别是在行人检测领域取得了显著效果。这种组合能够有效捕捉人体的轮廓特征，即使在复杂背景下也能保持较好的检测性能。虽然近年来深度学习方法的兴起使得一些传统特征提取方法受到挑战，但HOG因其计算效率和良好的性能，仍在许多实际场景中发挥作用。