HOG特征学习笔记

最新推荐文章于 2025-10-19 18:34:54 发布
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HOG特征，全称方向梯度直方图，常用于图像识别，特别是在行人检测中。提取步骤包括：图像归一化，计算梯度，构建梯度密度直方图，block内归一化，以及滑动窗口统计特征。最后通过SVM分类器使用这些特征。

文章目录

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？

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

（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

在这里插入图片描述

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。

求梯度大小和方向的方法为：

在这里插入图片描述

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