🌟HOG特征提取原理及实现💡

HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种经典的特征描述方法，广泛应用于目标检测领域。它的核心思想是通过统计图像局部区域的梯度方向直方图来捕捉边缘信息，从而有效表示物体形状。简单来说，HOG将图片分割成小单元格（Cell），每个单元格计算梯度并构建方向直方图，再将多个单元组合成块（Block），形成最终的特征向量。

实现过程中，首先需要对图像进行灰度化处理，接着利用Sobel算子或简单的差分计算梯度幅值和方向。然后，将图像划分为固定大小的单元格，并归一化光照强度以增强鲁棒性。最后，将所有单元格组合成块，完成特征提取。这种方法不仅高效，还对尺度变化具有一定的容忍度，堪称计算机视觉领域的经典之作！👀

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