我不了解HOG（定向梯度直方图）中预处理步骤的目的是什么。在步骤1中，我们使用平方根归一化对图像进行归一化。此步骤的优点是什么？我们还有一个块归一化。这两个步骤是否相同？
答案 0 :(得分：2)
这很容易。归一化用于消除局部光差异。暗场景中的模式可以与亮场景中的模式相同，但值不同。 [2 2 3 3]是2到3的一个边。[4 4 6 6]是第一个向量的2倍，基本上是相同的边。这两个向量是线性相关的。归一化是找到匹配的向量的方法，这些向量在不同条件下描述相同。第一个向量l2范数Sqrt（pow（2）+ pow（2）+ pow（3）+ pow（3））= 5,09，第二个向量是sqrt（pow（4）+ pow（4）+ pow（6） + pow（6））= 10,19。如果将第一个向量的每个元素除以5,09，将第二个向量的每个元素除以10,19，则结果为[0.4 0.4 0.6 0.6]。他们在不同的光照条件下描述相同。这是代数的基础。 my blog with cv resources