HOG 行人检测代码

资 源 简 介

HOG 行人检测代码

详 情 说 明

HOG（方向梯度直方图）是一种常用的特征描述符，广泛应用于行人检测等计算机视觉任务中。它通过计算图像局部区域的梯度方向直分布来捕捉目标的结构特征，对光照变化和小幅度的几何变形具有较好的鲁棒性。

在行人检测中，HOG通常与分类器（如SVM）结合使用。其核心思想是：首先对图像进行归一化处理，计算每个像素的梯度方向和幅度；然后将图像划分为小的细胞单元（cells），统计每个单元内的梯度方向直方图；接着将多个细胞单元组合成更大的块（blocks），进行块内归一化以减少光照影响；最后将所有块的HOG特征串联起来，形成最终的特征向量。

相比于帧差法和光流法这类基于运动信息的目标检测方法，HOG更侧重于静态图像中的目标特征表达。帧差法通过比较连续帧的像素差异来检测运动物体，计算简单但对噪声敏感；光流法则通过分析像素点的运动矢量进行跟踪，能提供更丰富的运动信息但计算复杂度较高。HOG与这些方法形成互补，在静态检测和动态跟踪的不同场景中各具优势。实际系统中常采用多特征融合的策略提升检测性能。