关于HoG算法的介绍 HoG算法介绍:从图像到特征描述
HoG算法介绍:从图像到特征描述 HoG算法是一种常用于目标检测和图像识别的特征提取算法。该算法通过计算图像中每个像素点周围的梯度方向和大小,将图像转换为一组特征向量,用于描述图像中不同区域的纹理和形状特征。本文将从随机的12个方面对HoG算法进行详细介绍。 1. HoG算法的基本原理 HoG算法的基本原理是将图像分割为若干个小区域,对每个小区域内的像素计算其梯度方向和大小,并将这些信息组合成一个特征向量。这些特征向量可以用于描述图像中不同区域的纹理和形状特征,从而实现目标检测和图像识别的功能