目标检测名词-1-HOG 目标检测的基本概念

最近在看目标检测yolo的相关技术，发现一些东西总是看了就忘。

应该还是没有搞懂最基本的定义，原理。

因此这篇文章整理遇到的所有名词，英文简写，通过理解名词定义，最起码知道看了半天说的个是啥。

原本想用一篇文章，笔记式的记录所有遇到的不懂得名词，第一个名词HOG就费了大半上午的时间，所以还是整成系列的方式吧。

1、人工视觉特征 HOG

HOG全称histogram of oriented gradients.如果翻译成中文就是方向梯度直方图。它可以用来表示图像的物体特征，因此能够检测出这类物体。

看了几篇文章，明白了HOG的原理，但是一直不了解这里的梯度，看了这篇就明白了。

此过程得出两个新矩阵——一组x方向的存储梯度，一组y方向的存储梯度。这与使用大小为1的索伯算子类似。密度上有剧烈变化时，如边缘周围的密度，幅度则会升高。

梯度主要体现的是变化，一幅图像，变化大的地方容易引起人的关注，从而分辨图像中的物体，形状。

xy梯度有了，就可以求方向。

终于明白下图中，为啥要把一个圆分成多份，是为了统计每份（角度范围）的数量。

对每个cell,按照这么个方法，最终得到一组数据，就是特征。特征是提取出来的，数值人是看不懂的。不过可以通过HOG图像，得到对特征的表示。

本文参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/85725032?utm_id=0