🎯目标检测的图像特征提取之(一)：HOG特征 🌟

在计算机视觉领域，目标检测是基础且重要的任务之一。而在这项任务中，图像特征的提取尤为关键。今天，我们来聊聊一种经典的特征描述方法——HOG（Histogram of Oriented Gradients，梯度方向直方图）。💡

HOG特征的核心思想是通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构建特征。简单来说，它关注的是图像中物体边缘和纹理的变化，而不是具体的像素值。这种特性使得HOG特别适合用于行人检测等场景。👀

如何提取HOG特征呢？首先需要对图像进行灰度化处理，接着划分成小的单元格（cells），然后计算每个单元格内像素的梯度信息，并将其归类到不同的方向区间形成直方图。最后，将这些直方图组合起来作为最终的特征向量。📊

尽管HOG算法诞生已久，但它依然是许多现代目标检测框架的重要组成部分。未来，随着深度学习技术的发展，HOG或许会逐渐淡出主流舞台，但它的贡献值得铭记！🚀

目标检测 计算机视觉 HOG特征