基于梯度直方图（HOG）算法的行人检测

梯度直方图（HOG）算法是一种基于图像的特征提取方法，它可以用于行人检测。该算法通过计算图像中各个像素点的梯度方向和大小，然后将这些梯度值分组成不同的方向区间，最后构成一个梯度直方图。通过对梯度直方图进行归一化处理，可以得到图像的HOG特征向量。

在行人检测中，HOG算法可以用于提取人体的轮廓和纹理特征。首先，需要将图像分割成小的块，并计算每个块的HOG特征向量。然后，将这些块的特征向量组合成一个大的特征向量，用于表示整张图像。这个特征向量可以通过SVM等分类器进行训练和分类。

HOG算法在行人检测中的应用已经被广泛研究和应用。由于HOG算法具有很好的鲁棒性和可靠性，因此它可以在复杂的环境中实现行人检测，并且在实际应用中取得了很好的效果。