HOG特征提取

资 源 简 介

HOG特征提取

详 情 说 明

HOG（方向梯度直方图）是一种在计算机视觉领域广泛使用的特征描述方法，最初由Navneet Dalal和Bill Triggs提出用于行人检测任务。其核心思想是通过计算和统计图像局部区域的梯度方向分布来构建特征描述符。

HOG特征提取过程主要分为以下几个步骤： 图像预处理阶段通常会对输入图像进行灰度转换和伽马校正，以降低光照变化的影响。 计算每个像素点的梯度大小和方向，通过Sobel算子等边缘检测方法获取水平和垂直方向的梯度值。 将图像划分为若干个小的连通区域（称为cell），统计每个cell内的梯度方向直方图。 将相邻的cell组合成更大的块（block），对块内的直方图进行归一化处理，增强特征对光照和阴影变化的鲁棒性。 将所有块的直方图特征串联起来，形成最终的HOG特征描述符。

该方法之所以在行人检测中效果显著，是因为它能够很好地捕捉人体轮廓的梯度特征。现代应用中，HOG特征已扩展到车辆检测、手势识别等多个领域。对于初学者来说，理解HOG特征的提取过程是学习传统计算机视觉方法的重要基础。