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如何理解HOG特征？

更新時(shí)間:2020-09-16 來(lái)源:黑馬程序員 瀏覽量:

HOG的主要思想是：在一副圖像中，局部目標(biāo)的表象和形狀（appearance and shape）能夠被梯度或邊緣的方向密度分布（即梯度的統(tǒng)計(jì)信息，而梯度主要位于邊緣的地方）很好地描述。

HOG特征檢測(cè)算法的幾個(gè)步驟：顏色空間歸一化—>梯度計(jì)算—>梯度方向直方圖—>重疊塊直方圖歸一化—>HOG特征。


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