利用PPT详解：计算梯度-HOG特征及其应用

本资源是一份关于计算梯度和HOG（方向梯度直方图）特征提取的PPT，由刘锐整理。主要内容分为三个部分： 1. 标准化gamma空间和颜色空间：为了减少光照对图像纹理的影响，首先将图像从RGB色彩空间转换到灰度空间，并通过gamma压缩（如取gamma=1/2）来平衡局部表层曝光，减弱阴影和光照变化。这样做的目的是使得图像在分析时更加稳定，对光照不那么敏感。 2. 计算梯度：这是HOG特征提取的核心步骤。通过对图像的一阶微分（求导），获取梯度大小和方向信息。梯度大小反映了像素值的变化程度，梯度方向则捕获了边缘和纹理的方向特性。通过这种方式，不仅可以识别轮廓、人影和纹理，还能在一定程度上削弱光照效应。 3. 单元格梯度投影与HOG特征构造：图像被划分为小的单元格（如8x8像素），每个单元格内的一维梯度直方图或边缘方向信息被累加。接着，将这些直方图投影到预定义的角度上（如9个方向，每个方向对应360度的九等分），形成方向直方图。经过对比度归一化处理，消除光照、阴影和边缘差异，得到的归一化块描述符即为HOG描述符。这样的过程有助于增强对图像中人体对象姿势和外观的弱敏感性。 总结来说，这份PPT详细讲解了如何利用梯度信息和HOG特征提取方法来增强图像处理中的目标检测能力，特别强调了标准化和归一化的步骤在减少光照影响和提高特征稳定性方面的重要性。通过这个过程，可以提取出对光照不敏感且富含物体结构信息的特征，对于计算机视觉任务，如行人检测，具有很高的实用价值。