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梯度是向量场中标量场增长最快的方向的向量表示。在单变量函数中，梯度即为导数，反映了函数在某点的变化率。在图像处理中，梯度信息能够有效地捕获物体的轮廓特征。
在HOG特征提取中，方向梯度的计算基于图像的局部变化信息。通过使用特定梯度算子对图像进行卷积运算，可以分别提取出图像在水平方向（x轴）和竖直方向（y轴）的梯度分量。具体来说：
[−1, 0, 1]的卷积核对图像进行计算，得到每个像素点的水平方向梯度。[1, 0, −1]的卷积核对图像进行计算，得到每个像素点的垂直方向梯度。通过将这些梯度值进行归一化处理，可以有效地降低光照变化对图像特征提取的影响。归一化的目的是将图像强度值限制在一个较小的范围内，从而减少阴影和光照变化带来的干扰。
HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种基于方向梯度直方图的特征提取方法，广泛应用于目标检测任务中。其主要流程如下：
图像预处理：
梯度计算：
图像划分：
8×8像素的尺寸。特征提取：
特征描述符生成：
在实际应用中，HOG的实现参数会根据具体任务需求进行调整。常见的参数设置包括：
8×8像素。2×2个单元。8像素，确保块之间有重叠。对于一个64×128大小的检测窗口，HOG特征的维数计算方式如下：
64×128 / 8×8 = 16个单元。16×16 / 2×2 = 49个块。9（方向区间） × 4（单元数/块） × 49（块数） = 1764维。HOG特征广泛应用于行人检测、人脸识别等任务中。通过将HOG特征与支持向量机（SVM）等分类器结合，可以有效地实现目标检测和识别任务。其优势在于能够捕获目标的局部形态特征，从而提高检测的准确率。
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