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HOG特征的定义
HOG全称是方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)。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。
方向和梯度代表了什么?
梯度就是图像的边缘,所以梯度的方向密度分布统计信息就能表述局部区域的轮廓和纹理。
HOG特征的具体提取算法步骤
(1)归一化图像,即标准化gamma空间和颜色空间
对图像进行归一化可以减少光照因素的影响,颜色信息一般作用不大,通常转换成灰度图
gamma压缩公式
gamma值越小,越接近log函数,可以提亮暗部细节。
(2)计算图像梯度,即使用梯度算子对图像做卷积运算
梯度反应了轮廓信息和纹理信息,进一步降低光照影响。
求梯度大小