opencv3/C++ HOG特征提取方式
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。
Gamma归一化:
对图像颜色进行Gamma归一化处理，降低局部阴影及背景因素的影响．
计算梯度:
通过差分计算出图像在水平方向上及垂
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