方向梯度直方图

资 源 简 介

方向梯度直方图

详 情 说 明

方向梯度直方图（HOG）是一种广泛应用于计算机视觉领域的特征提取技术。它通过计算图像局部区域的梯度方向分布来构建特征向量，能够有效捕捉目标的边缘和纹理信息。

HOG特征的核心思想是将图像分成小的连通区域（称为细胞单元），然后统计每个单元内梯度方向的分布。这种局部统计方法使其对光照变化和微小形变具有很好的鲁棒性。实现过程通常包括图像预处理、梯度计算、方向直方图统计、块归一化等步骤。

该技术最初在行人检测领域取得重大突破，通过提取人体的轮廓特征，可以准确区分行人与背景。后来逐渐扩展到车辆检测、手势识别等多个领域。HOG特征的优势在于它不需要复杂的训练过程，直接根据图像的梯度信息就能提取具有判别性的特征。

现代计算机视觉系统中，HOG常与其他特征提取方法结合使用，或者作为深度学习网络的输入特征。虽然随着深度学习的发展，纯粹基于HOG的方法使用有所减少，但它仍然是理解传统特征提取技术的重要案例。