OpenCV梯度直方图HOG的实现

OpenCV梯度直方图HOG的实现

本文将介绍如何使用OpenCV实现梯度直方图HOG（Histogram of Oriented Gradients）算法。这个算法在计算机视觉领域有广泛的应用，比如目标检测、行人识别等。

一、什么是梯度直方图HOG算法

HOG算法是一种特征提取算法，它可以从图像中提取出包含目标物体局部特征的描述符。HOG算法的核心就是计算图像中像素点的梯度方向和梯度大小，并利用梯度的方向信息，将图像划分为若干个小区域，计算每个小区域内的梯度方向直方图，最终将这些直方图拼接成一个长向量作为该图像的特征描述符。

二、算法实现

1. 导入所需库

首先，我们需要导入所需的Python库，包括cv2、numpy和matplotlib。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读入图像并预处理

我们选择一张行人的图像作为输入：