HOG特征提取算法示意图

HOG特征提取算法是一种用于图像识别和目标检测的经典计算机视觉技术。其基本原理是将图像划分成小的细胞（如像素点或小区域），并计算每个细胞内的梯度方向直方图。该直方图反映了图像中局部区域的亮度变化和纹理信息，从而提供了对图像内容的描述。通过将不同细胞的特征组合在一起，可以构建一个描述整个图像的特征向量。这种特征向量具有平移不变性和旋转不变性，使得HOG算法在目标检测任务中表现出色。总的来说，HOG特征提取算法通过对图像局部区域的梯度方向进行统计，为图像识别和目标检测提供了一种简单而有效的特征表示方法。