👀 HOG特征提取算法解析_hog特征提取原理 📊

在当今的计算机视觉领域，HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取算法扮演着至关重要的角色。它通过捕捉物体轮廓和边缘的显著性来帮助识别图像中的目标对象。🔍

首先，我们需要将图像划分为多个小区域，称为单元格（cells）。这些单元格通常为8x8或16x16像素大小。接着，在每个单元格内计算梯度方向直方图。直方图会统计不同方向上的梯度强度，这样可以更好地理解图像的局部结构。📐

然后，为了提高算法的鲁棒性和减少光照变化的影响，我们会将相邻的几个单元格组合成一个块（block）。在每个块内，归一化梯度方向直方图，确保它们对光照和阴影的变化具有一定的不变性。💡

最后，我们将整个图像划分为多个重叠的块，并从每个块中提取出特征向量。这些特征向量可以用于训练分类器，例如SVM（支持向量机），以实现目标检测或识别任务。🎯

总之，HOG特征提取算法是一种强大且广泛应用的技术，能够有效地捕捉图像中的关键信息，从而帮助我们更好地理解和处理视觉数据。🌟

HOG 特征提取 计算机视觉