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如何理解HOG特征?

更新時間:2020-09-16 來源:黑馬程序員 瀏覽量:

HOG的主要思想是:在一副圖像中,局部目標的表象和形狀(appearance and shape)能夠被梯度或邊緣的方向密度分布(即梯度的統(tǒng)計信息,而梯度主要位于邊緣的地方)很好地描述。

HOG特征檢測算法的幾個步驟:顏色空間歸一化—>梯度計算—>梯度方向直方圖—>重疊塊直方圖歸一化—>HOG特征。



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