hog svm图像分类

HOG SVM 图像分类是一种基于特征提取和机器学习的图像分类方法。其中HOG（Histogram of Oriented Gradient）是一种特征提取方法，用于提取图像中的局部特征。SVM（Support Vector Machine）是一种机器学习算法，用于训练分类模型。在HOG SVM 图像分类中，首先对图像进行HOG特征提取，得到每个局部区域的梯度方向直方图。然后，使用SVM算法对这些特征进行训练，得到一个分类模型。最后，对于新的图像，通过提取HOG特征并使用训练好的SVM模型进行分类，从而实现图像分类任务。