HOG特征描述符详解与代码实现

HOG (Histogram of Oriented Gradients) 是一种在计算机视觉和图像处理领域广泛应用的特征描述符，用于目标检测。它是由Navneet Dalal和Bill Triggs在2005年CVPR会议上首次提出的，两位研究员当时任职于法国国家计算机技术和控制研究所（INRIA）。HOG的特点在于利用图像的梯度方向信息来捕捉物体的纹理和形状特征，即使在缺乏精确边缘位置的情况下也能提供良好的描述。 HOG的基本原理是基于像素强度梯度的方向分布，认为物体的外观和形状可以通过这些分布来表征。实现HOG的方法分为以下几个步骤： 1. 图像分割：将原始图像划分为一系列大小一致且相邻的方格单元，通常称为“细胞”或“cell”。 2. 计算梯度方向直方图：对于每个方格单元，计算其中像素点梯度方向的直方图。这涉及到计算每个像素点的灰度值变化（即梯度），并将其转换为对应的梯度方向。 3. 直方图归一化：为了提高特征的鲁棒性，对每个方格单元的直方图进行局部对比度归一化。这涉及计算每个直方图在特定区域内（块或窗口）的密度，并对其进行标准化，确保特征尺度的一致性。 4. 特征向量构建：将所有方格单元的直方图合并，形成一个包含多个直方图的描述符，也就是特征向量。这个向量可以代表图像局部的纹理和结构信息。 5. 多尺度和金字塔结构：为了适应不同尺寸的目标，HOG通常采用多尺度分析，即在不同大小的图像块上重复上述过程，生成不同尺度的特征描述子，形成金字塔结构。 HOG在行人检测、车辆检测以及某些常见动物识别等任务中表现出色，因为它能有效地抵抗光照变化、旋转和缩放等因素的影响。其广泛应用于人脸识别、无人机导航、自动驾驶等场景中，是机器视觉和计算机视觉领域的重要技术之一。理解和掌握HOG算法对于深入研究计算机视觉和实际应用开发具有重要意义。