使用HOG特征描述子进行人形检测

"人形检测的特征描述子代码实现，基于HOG算法" 在计算机视觉领域，人形检测是一项关键任务，它广泛应用于安全监控、智能机器人和行人追踪等场景。该资源提供了一个使用HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）特征描述子的人形检测代码实现。HOG算法是一种有效的图像局部特征提取方法，尤其适用于物体检测，特别是人体检测。 在描述子的实现中，`ImgHOGFeature`函数是核心部分，它接受以下几个参数： 1. `imgPathName`: 图像的路径名。 2. `cell_size`: 单元格大小，用于将图像划分为多个小区域。 3. `nblock`: 每个单元格内包含的块数量，通常用于减少计算复杂性。 4. `overlap`: 块之间的重叠比例。 5. `angle`: 角度范围，可以是180度或360度，这决定了梯度角度的划分。 6. `bin_num`: 梯度方向的直方图bin数量，用于量化梯度的方向。 函数首先读取图像，如果图像为RGB，将其转换为灰度图像。然后，通过滤波器计算图像的水平和垂直梯度。接下来，计算梯度的模（强度）和方向，并处理那些梯度为零的位置以避免除零错误。 根据输入的角度值，函数计算每个像素的梯度方向，并将其量化到特定的bin中。例如，如果`angle=180`，则每个bin代表18度；如果`angle=360`，则每个bin代表20度。 接着，函数定义了块的大小，并确定了在图像上滑动的步长（skip_step），以创建覆盖整个图像的块网格。然后，它遍历这些块，计算每个块内的HOG特征，最终形成一个可以输入到分类器（如SVM，支持向量机）的特征向量，用于人形检测。 这个代码实现简化了HOG算法的流程，使得开发者能够快速理解和应用HOG特征于人形检测任务。在实际应用中，可能会结合其他技术，如滑动窗口或者Deformable Part Models (DPM)，来提高检测的准确性和鲁棒性。