如何使用OpenCV3的C++实现HOG特征提取？

本文共计978个文字，预计阅读时间需要4分钟。

HOG（Histograms of Oriented Gradients）是一种特征提取方法，用于图像边缘检测。它通过计算图像中每个像素点的梯度方向和强度，生成直方图，从而描述图像的边缘和形状特征。通过局部梯度的大小和方向，HOG能够有效反映图像的局部特征，常用于目标检测和识别。

HOG特征

HOG(Histograms of Oriented Gradients)梯度方向直方图

通过利用梯度信息能反映图像目标的边缘信息并通过局部梯度的大小将图像局部的外观和形状特征化．在论文Histograms of Oriented Gradients for Human Detection中被提出．

HOG特征的提取过程为:

Gamma归一化；

计算梯度；

划分cell

组合成block，统计block直方图；

梯度直方图归一化；

收集HOG特征。