基于HOG算法的行人检测原理

HOG算法（Histogram of Oriented Gradients）是一种用于图像特征提取的方法，可以用于行人检测。其原理如下：

1. 图像预处理：将图像进行灰度化、归一化、平滑等预处理操作，以便更好地提取特征。

2. 梯度计算：对预处理后的图像计算每个像素点的梯度，得到梯度的大小和方向。

3. 单元划分：将图像划分为若干个小的单元，每个单元内包含若干个像素点。

4. 方向直方图：对每个单元内的像素点的梯度方向进行统计，得到该单元内的方向直方图。

5. 块归一化：对相邻的若干个单元的方向直方图进行归一化，以减弱光照和阴影等干扰因素的影响。

6. 特征向量：将所有归一化后的块的直方图串联起来，得到该图像的特征向量。

7. 行人检测：使用训练好的分类器（如SVM）对特征向量进行分类，判断该图像中是否包含行人。

总的来说，HOG算法通过对图像中的梯度进行统计，提取出具有代表性的方向特征，再将这些特征组合成一个综合的特征向量，用来进行行人检测。