图像特征-HOG特征

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方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。HOG特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。
主要思想：在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。（本质：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方）。
具体实现方法：首先将图像分成小的连通区域（cell），我们把它叫细胞单元。然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。
提高性能：把这些局部直方图在图像的更大的范围内（block,我们把它叫区间）进行对比度归一化（contrast-normalized），所采用的方法是：先计算各直方图在这个区间（block）中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归一化。通过这个归一化后，能对光照变化和阴影获得更好的效果。

HOG特征提取详细步骤：

1 标准化gamma空间和颜色空间

为了减少光照因素的影响，首先需要将整个图像进行规范化（归一化）。在图像的纹理强度中，局部的表层曝光贡献的比重较大，所以，这种压缩处理能够有效地降低图像局部的阴影和光照变化。因为颜色信息作用不大，通常先转化为灰度图；
Gamma压缩公式：

比如gamma可以取1/2。

2 计算图像梯度

计算图像横坐标和纵坐标方向的梯度，并据此计算每个像素位置的梯度方向值；求导操作不仅能够捕获轮廓，人影和一些纹理信息，还能进一步弱化光照的影响。

3 为每个细胞单元（cell）构建梯度方向直方图

第三步的目的是为局部图像区域提供一个编码，同时能够保持对图像中人体对象的姿势和外观的弱敏感性。
我们将图像分成若干个“单元格cell”，例如每个cell为6 * 6个像素。假设我们采用9个bin的直方图来统计这6 * 6个像素的梯度信息。也就是将cell的梯度方向360度分成9个方向块，例如：如果这个像素的梯度方向是20~40度，梯度大小作为投影权值，假设它的梯度大小是2，直方图第1个bin的计数就加2，这样，对cell内每个像素用梯度大小作为权值在直方图中进行加权投影（映射到固定的角度范围），就可以得到这个cell的梯度方向直方图了，就是该cell对应的9维特征向量（因为有9个bin）。

4 把细胞单元组合成大的块（block），块内归一化梯度直方图

由于局部光照的变化以及前景-背景对比度的变化，使得梯度强度的变化范围非常大。这就需要对梯度强度做归一化。归一化能够进一步地对光照、阴影和边缘进行压缩。
作者采取的办法是：把各个细胞单元组合成大的、空间上连通的区间（blocks）。这样，一个block内所有cell的特征向量串联起来便得到该block的HOG特征。这些区间是互有重叠的，这就意味着：每一个单元格的特征会以不同的结果多次出现在最后的特征向量中。我们将归一化之后的块描述符（向量）就称之为HOG描述符。每个block归一化的方法有以下4种：

由于L2-norm简单且在检测中效果相对较好，故一般采用它。

5 收集HOG特征

实际上，在运用的时候，我们通常是选取一幅图像中的一个窗口来进行特征提取，依然以上述220X310大小图像为例，经过缩放(resize)处理后为216x304，但并不直接提取整个图像的HOG特征，而是用一个固定大小的窗口在图像上滑动，滑动的间隔为8个像素，opencv中默认的窗口大小为64x128（宽64,高128），cell尺寸为8x8,即有(64/8)x(128/8)=16x8个cell，也即有15x7个block，这样一来一幅图像就可以取到[(216-64)/8+1]*[(304-128)/8+1]=460个窗口。现在提取每个窗口的HOG特征，则可得到105x36=3780维HOG特征向量。

6 HOG特征维数

Dalal提出的Hog特征提取的过程：把样本图像分割为若干个像素的单元（cell），cell不重叠，把梯度方向平均划分为9个区间（bin），在每个单元里面对所有像素的梯度方向在各个方向区间进行直方图统计，得到一个9维的特征向量，每相邻的4个单元构成一个块（block），把一个块内的特征向量联起来得到36维的特征向量，用块对样本图像进行扫描，扫描步长为一个单元,block重叠，最后将所有块的特征串联起来，就得到了人体的特征。例如，对于64x128的图像而言，每8x8的像素组成一个cell，每2 * 2个cell组成一个块，因为每个cell有9个特征，所以每个块内有4 * 9=36个特征，以8个像素为步长，那么，水平方向将有7个扫描窗口，垂直方向将有15个扫描窗口。也就是说，64x128的图片，总共有36 * 7 * 15=3780个特征。