【图像特征】【opencv】Hog-Histograms of Oriented Gradients(方向梯度直方图)

Hog

主要用于行人检测

概述：
1，对局部出现的梯度次数进行统计。
2，核心思想是局部物体外形能被光强梯度或边缘方向的分布所描述。将整幅图像分割成小的连接区域(cells)，每个cell生成一个方向梯度直方图或者cell中pixel的边缘方向，直方图组合可表示描述子。
3，几何和光学转化不变性；没有旋转和尺度不变性。

1.Hog的流程图：

2.0流程解释

归一化(Gamma Normalization)：
Gama：$I(x,y)=[I(x,y)]^{Gama}$;调节图像对比度，减少光照影响，抑制噪声干扰。

梯度计算Gradient Computation：
 [-1,0,1]差分模板分别计算水平垂直方向的梯度。
  Gh(x,y)=f(x+1,y)