HOG+SVM流程
1.提取HOG特征
灰度化 + Gamma变换(进行根号求解)
计算梯度map(计算梯度)
图像划分成小的cell，统计每个cell梯度直方图
多个cell组成一个block, 特征归一化
多个block串接,并归一化
2.训练SVM分类器
HOG + SVM(行人检测, opencv实现)
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转载自www.cnblogs.com/my-love-is-python/p/11110277.html
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