HOG+SVM：传统图像处理下的目标检测与识别详解

在第十八节中，我们将深入探讨基于传统图像处理的目标检测与识别技术，特别关注霍夫关键点(HOG)与支持向量机(SVM)的结合应用。这部分内容对于那些尚未接触深度学习的读者具有重要意义，因为它提供了一种经典的计算机视觉方法。 目标检测是图像处理中的关键任务，它的目标是定位图像中是否存在特定对象，并确定其位置。而目标识别则进一步区分对象的类别。深度学习方法在这些任务中表现出色，但这里将采用OpenCV库来演示传统的、基于特征的方法，如方向梯度直方图(HOG)。 HOG是一种有效的特征描述符，它不依赖于颜色信息，而是利用像素梯度的方向来构建图像的局部特征。其核心思想在于，物体的外观和形状可以通过梯度的方向分布来表征，即便在光照变化和阴影影响下，HOG也能保持相对稳定。实施HOG时，图像被划分为小的单元格（细胞），计算每个单元格内梯度方向的直方图，然后进行对比度归一化以增强对光照变化的鲁棒性。归一化后的直方图被称为HOG描述子。 目标检测过程中，通过在检测窗口内对所有块的HOG描述子进行组合，形成一个特征向量，这个向量用于支持向量机(SVM)的训练。SVM作为一种强大的分类器，能够有效地将特征向量映射到二元分类，即目标区域和非目标区域，从而实现行人等特定对象的检测。 图像金字塔和滑动窗口也是传统目标检测的重要组成部分，它们分别用于处理不同尺度下的图像以及在图像上移动搜索可能的目标区域。虽然这部分内容在描述中并未详细展开，但它们是整体方法中不可或缺的步骤，有助于提高检测的效率和准确性。 总结来说，这一节通过HOG和SVM的结合，展示了传统计算机视觉技术在目标检测中的应用，强调了基于图像梯度特征的提取和机器学习模型的训练在视觉搜索中的关键作用。理解并掌握这些技术，对于理解计算机视觉领域的基础原理和技术实践具有重要价值。