基于Dlib的HOG特征提取

基于Dlib的HOG特征提取

Dlib库简介

Dlib（官网，Github）是一个C++视觉开源工具包，通过Dlib，用户可以创建复杂的机器学习算法来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域。
Dlib具有如下特点：

1. 文档齐全：Dlib为每一个类和函数提供了完整的文档说明，同时Dlib还提供了大量的实例。
2. 高质量的可移植代码：Dlib不依赖第三方库，无须安装和配置，这部分可参照（官网左侧树形目录的how to compile的介绍）。Dlib可用在window、Mac OS、Linux系统上。
3. 提供大量的机器学习 / 图像处理算法。

HOG特征简介

Histogram of Oriented Gridients(缩写为HOG)，是目前计算机视觉领域常用的一种描述图像局部纹理的特征。其主要思想是在一副图像中，局部目标的表象和形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。其本质为梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方。

HOG特征优点

由于HOG是 在图像的局部方格单元上操作，所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更大的空间领域上。在粗的空域抽样、精细的方向抽样以及较强的局部光学归一化等条件下，只要行人大体上能够保持直立的姿势，可以容许行人有一些细微的肢体动作，这些细微的动作可