hog特征

Histogram of Oriented Gridients，缩写为HOG，是目前计算机视觉、模式识别领域很常用的一种描述图像局部纹理的特征。这个特征名字起的也很直白，就是说先计算图片某一区域中不同方向上梯度的值，然后进行累积，得到直方图，这个直方图呢，就可以**这块区域了，也就是作为特征，可以输入到分类器里面了。

与其他的特征描述方法相比，HOG有很多优点。首先，由于HOG是在图像的局部方格单元上操作，所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更大的空间领域上。

其次，在粗的空域抽样、精细的方向抽样以及较强的局部光学归一化等条件下，只要行**体上能够保持直立的姿势，可以容许行人有一些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略而不影响检测效果。因此HOG特征是特别适合于做图像中的人体检测的 。

随心一句： 我有一条重要的人生体验：一个人怎么对待别人，只说明了他曾经被怎样对待过。每个人心中都有一个贞子，在自己终于有机会**别人的时候，提示自己曾经的遭遇。所以，遇到别人**的对待，愤怒之外，加上怜悯。

随心一句： 站在街头陌生又熟悉，就算迷了路也清晰。

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