【发布时间】：2013-11-08 22:27:10
【问题描述】：
如何向外行解释方向梯度直方图算法？
【问题讨论】：
标签： opencv opencl object-detection face-recognition histogram-of-oriented-gradients
【发布时间】：2013-11-08 22:27:10
【问题描述】：
寻找像素的“梯度”就是寻找是否有一条边缘穿过该像素，该egde的方向以及该边缘的可见度。
当我们考虑边缘的方向时，我们说“定向梯度”。
“直方图”计算有多少像素具有特定方向的边缘。具有可见边缘的像素比具有软边缘的像素多。
例如，如果我们在图像中有一个正方形，我们会看到 HOG 在垂直方向上有很多像素，在水平方向上计算的像素数量相同，在对角线方向。如果我们有一个平放的矩形，水平方向的像素会比垂直方向的像素多，因为水平边缘更长。如果我们有一颗钻石，我们将计算具有对角线边缘的像素。这样，您只需比较直方图即可识别形状（每个方向有多少像素有边缘）。
如果我们需要找到特定大小的正方形（或面孔、人或任何东西），我们将图像分成我们想要找到的正方形大小的块，并将我们获得的 HOG 与我们正在搜索的东西。
【讨论】：
我发现the lecture given by Dr. Silvio on HoG 在解释这个概念方面非常有效。我在学习自己以及向他人解释时已经习惯了这一点，并且每次都效果很好。高温
PS - 幻灯片的版权属于 Dr. Silvio 和他的小组。
【讨论】：