随着深度学习的兴起，传统计算机视觉方法逐渐被边缘化，但其中一些方法仍然在特定场景下具有不可替代的优势。方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）特征便是其中之一。它在行人检测等领域表现出色。今天，让我们一起深入探索HOG特征的提取过程，并通过简单的Python代码来实现它。

首先，我们需要理解HOG的基本概念。HOG通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来描述形状。其主要步骤包括：灰度化、高斯滤波、计算梯度、构建直方图、归一化以及最终的特征向量生成。🌈

接下来，我们将通过具体的代码实现这些步骤。下面是一个简化的Python代码示例，用于演示如何从一张图片中提取HOG特征：

```python

import cv2

import numpy as np

加载图片

image = cv2.imread('path_to_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

定义HOG参数

win_size = (64, 64)

block_size = (16, 16)

block_stride = (8, 8)

cell_size = (8, 8)

nbins = 9

创建HOG描述符对象

hog = cv2.HOGDescriptor(win_size, block_size, block_stride, cell_size, nbins)

提取HOG特征

hog_feature = hog.compute(image)

print("HOG特征已成功提取！")

```

希望这篇内容能够帮助你更好地理解和应用HOG特征提取技术。如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时留言！💬

HOG 特征提取 计算机视觉