影象特徵提取之HoG特徵

HOG特徵提取的步驟如下：

（1）首先對原影象做灰度變換，或者做對比度的變換，得到新影象

（2）計算新影象的梯度，包括方向和幅值

（3）將梯度影象分成若干個小的影象塊，例如，每個影象塊大小為5*5

（4）計算每個影象塊的梯度直方圖。怎麼計算呢，假設影象畫素的梯度方向為0-360度，將這個範圍分為6個區間，每個區間60度，查詢每個影象塊中的畫素，如果其梯度方向在某個區間，就將這個區間計數加1，同時，為了考慮梯度幅值的影響，如果這個梯度幅值為M，那麼這個度數區間的值不是加1，而是加M

（5）組建大的影象塊block，假設每個大的影象塊由2X2的影象塊組成，將這4個塊的特徵拼接到一起就是block的特徵，維度為4X6=24，這樣就構建了影象中每個block的特徵，由於在統計的時候，考慮梯度幅值，由於受到環境因素的影響，所以對block的特徵做歸一化處理

（6）上面只是一個影象block的特徵，然後從影象的左上角開始，統計每個block的特徵，然後間隔N個步長，例如6個畫素，再統計一個block的特徵，以此類推，將所有block的特徵組合起來就是影象的特徵。

（7）那麼影象的特徵有多大呢。假設影象的大小是90*132，影象塊大小是5*5，一個block由2*2影象塊構成，每個影象塊的特徵大小是6，則一個block的特徵維度是：4*6 =24，假設步長是6個畫素，在水平方向有（90-6）/6=14個block垂直方向有（132-6）/6=21個block，那麼整個影象的特徵維度為：24*21*14=7056