Image-HOG-Feature

资 源 简 介

Image-HOG-Feature

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和图像处理领域的特征描述方法，特别在行人检测等任务中表现出色。该方法通过分析图像的局部梯度方向分布来捕捉物体的轮廓特征。

整个处理流程首先从颜色空间转换开始，将彩色图像转换为灰度图像以简化后续处理。随后进行的Gamma校正步骤对图像进行标准化处理，有效减轻光照变化和阴影带来的干扰，同时抑制图像中的噪声。

核心步骤在于梯度计算，通过捕获边缘信息来表征图像的关键特征。计算得到的梯度会被投影到预设的方向单元上，形成对局部区域的编码表示。为了进一步提升特征的鲁棒性，系统会对图像块进行归一化处理，这种处理方式使得同一个单元格可能出现在不同的块中，经过各自独立的归一化后产生多个不同的特征表示。

最终，系统会收集检测区域内所有图像块的HOG特征，将它们组合成一个综合的特征向量。这个特征向量能够很好地描述图像中的关键视觉信息，为后续的分类或识别任务提供有效的输入数据。HOG特征的强大之处在于它对几何和光学形变保持了一定的不变性，这使得它在各种视觉应用中都能表现出稳定的性能。