另一種描述影像特徵的方法，HoG(Histogram of Oriented Gradients)，方向梯度直方圖
特徵描述子
HoG 簡介
局部的物件外觀與形狀經常由局部亮度梯度或邊緣方向顯現出來，因此透過局部梯度資訊建立一個梯度角度直方圖的特徵
HoG 流程
把影像切分成多個小區塊(稱為 cells)，cells 的形狀可以是矩形或圓形，每個 cell 累加梯度方向的局部直方圖
把 cell 合成多個格子成為一個 block，對 block 內的亮度區域進行正規化
結果：
與 SIFT1 不同的地方
- HoG 通常用來描述更大的影像區域，SIFT 用關鍵點來進行匹配
- SIFT 是對整體梯度進行正規化，HoG 是使用周圍的 cell 區塊