HOG特征

梯度直方图特征(HOG)通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。 由上面公式计算图像每个像素点的梯度值和梯度方向。 Dalal提出的Hog特征提取的过程：把样本图像分割为若干个像素的单元（cell），把梯度方向平均划分为9个区间（bin），在每个单元里面对所有像素的梯度方向在各个方向区间进行直方图统计，得到一个9维的特征向量，每相邻的4个单元构成一个块（block），把一个块内的特征向量联起来

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