根据Dalal提出的HOG特征算法

资 源 简 介

根据Dalal提出的HOG特征算法

详 情 说 明

HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是由Navneet Dalal和Bill Triggs提出的一种广泛应用于计算机视觉领域的特征描述算法。该方法通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来构建特征向量，特别适合物体检测任务（如行人检测）。

HOG特征提取的核心思路可分为以下步骤：首先对图像进行灰度化处理，然后计算每个像素点的梯度幅值和方向。接着将图像划分为小的连通区域（称为细胞单元），统计每个细胞单元内梯度方向的分布情况。为了提升光照不变性，通常会将这些细胞单元组合成更大的块（block）进行对比度归一化。

该算法最终生成的特征向量维度取决于图像尺寸和参数设置。例如采用8x8像素的细胞单元、16x16像素的块（含2x2细胞单元）、9个方向的直方图时，对于特定尺寸的输入图像可得到36*105维的特征向量。实际应用中，HOG特征常与SVM分类器结合使用，在保持旋转和光照鲁棒性的同时，能有效捕捉物体的边缘和纹理特征。

注意修改图像路径时需要确保：1.图像文件存在；2.路径格式符合系统要求；3.图像内容包含有效的可检测目标。通过调整细胞单元和块的大小，可以平衡特征表达能力和计算复杂度。