hog 特征

一下是  随手笔记 ，更详细，请参考 原文：

vitoLee---HOG算子

addr：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7782726

1. HOG， 梯度直方图特征。HOG特征是一种局部区域描述符,它通过计算局部区域上的梯度方向直方图来构成人体特征,能够很好地描述人体的边缘。它对光照变化和小量的偏移不敏感。

 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得到36维的特征向量，用块对样本图像进行扫描，扫描步长为一个单元。最后将所有块的特征串联起来，就得到了人体的特征。

在行人检测过程中，除了上面提到的HOG特征提取过程，还包括彩图转灰度，亮度校正等步骤。总结一下，在行人检测中，HOG特征计算的步骤：

（1）将输入的彩图转换为灰度图；

（2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；   目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；

（3）计算梯度；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。

（4）将梯度投影到单元的梯度方向；目的是为局部图像区域提供一个编码，

（5）将所有单元格在块上进行归一化；归一化能够更进一步对光照、阴影和边缘进行压缩，通常，每个单元格由多个不同的块共享，但它的归一化是基于不同块的，所以计算结果也不一样。因此，一个单元格的特征会以不同的结果多次出现在最后的向量中。我们将归一化之后的块描述符就称之为HOG描述符。

（6）收集得到检测空间所有块的HOG特征；该步骤就是将检测窗口中所有重叠的块进行HOG特征的收集，并将它们结合成最终的特征向量供分类使用。

采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；   目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；

2. opencv中的hog

详细整理 ，请参考  http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/15/2640754.html