方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一種在計算機視覺和圖像處理中用來進行物體檢測的特征描述子。微信賽車源碼搭建QQ：2152876294 網址diguaym.com它通過計算和統計圖像局部區域的梯度方向直方圖來構成特征。Hog特征結合SVM分類器已經被廣泛應用於圖像識別中，尤其在行人檢測中獲得了極大的成功。

與其他的特征描述方法相比，HOG有很多優點。首先，由於HOG是在圖像的局部方格單元上操作，所以它對圖像幾何的和光學的形變都能保持很好的不變性，這兩種形變只會出現在更大的空間領域上。其次，在粗的空域抽樣、精細的方向抽樣以及較強的局部光學歸一化等條件下，只要行人大體上能夠保持直立的姿勢，可以容許行人有一些細微的肢體動作，這些細微的動作可以被忽略而不影響檢測效果。因此HOG特征是特別適合於做圖像中的人體檢測的。

二.HOG 特征的計算

大概過程：

HOG特征提取方法就是將一個image（你要檢測的目標或者掃描窗口）：

1）灰度化（將圖像看做一個x,y,z（灰度）的三維圖像）；

2）采用Gamma校正法對輸入圖像進行顏色空間的標準化（歸一化）；目的是調節圖像的對比度，降低圖像局部的陰影和光照變化所造成的影響，同時可以抑制噪音的幹擾；

3）計算圖像每個像素的梯度（包括大小和方向）；主要是為了捕獲輪廓信息，同時進一步弱化光照的幹擾。

4）將圖像劃分成小cells（例如6*6像素/cell）；

5）統計每個cell的梯度直方圖（不同梯度的個數），即可形成每個cell的descriptor；

6）將每幾個cell組成一個block（例如3*3個cell/block），一個block內所有cell的特征descriptor串聯起來便得到該block的HOG特征descriptor。

7）將圖像image內的所有block的HOG特征descriptor串聯起來就可以得到該image（你要檢測的目標）的HOG特征descriptor了。這個就是最終的可供分類使用的特征向量了。

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