深度学习----CNN的图像学习之HOG(方向梯度直方图)详解

一、原理 二、参数的理解 2.1、灰度值 2.2、归一化 2.3、细胞 2.4、窗口 2.5、类型 2.6、Gamma标准化 2.7、图像梯度及梯度算子 2.8、直方图 2.9、高斯空域加窗 三、步骤及算法 3.1、数据预处理 3.2、计算梯度图像 3.3、计算梯度直方图 3.4、归一化 3.5、计算HOG特征向量 四、HOG优缺点 （Histogram Of Gradient, 方向梯度直方图）

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