HOG（方向梯度直方图）和 LBP（局部二值模式）是计算机视觉中常用的特征提取技术，但它们的目的不同，并且基于不同的原理。HOG 通过分析图像局部区域的梯度方向分布来捕捉物体的形状和结构。例如，在行人检测中，HOG 计算梯度（使用 Sobel 滤波器等方法），将图像分割成细胞（cells），并在每个细胞内创建梯度方向的直方图。然后，这些直方图在更大的块（blocks）中进行归一化，以应对光照变化。相比之下，LBP 通过比较每个像素与其邻居的强度来编码纹理信息。例如，在人脸识别中，LBP 根据周围像素是否比中心像素亮或暗，为每个像素生成二值码，从而创建代表皮肤毛孔或织物细节等纹理的模式。
两者在计算和输出上的技术差异如下。HOG 依赖于梯度幅值和方向，这些是连续值，被分到直方图桶中。这使得 HOG 对边缘和物体轮廓敏感，因为梯度突出了强度快速变化的区域。然而，LBP 使用阈值化生成二值码，使其对绝对强度值不变，并且对光照变化更鲁棒。例如，在 LBP 中，一个 3x3 像素的邻域生成一个 8 位二值模式（每个邻居一位），然后转换为十进制值。这些值被聚合成直方图来描述纹理。HOG 需要更多步骤，包括梯度计算、基于细胞的直方图创建和块归一化，而 LBP 计算更简单，仅涉及局部比较和直方图生成。
用例和权衡进一步区分了两者。HOG 擅长需要基于形状的检测任务，例如在监控系统中识别车辆或行人。它对梯度的依赖使其适用于物体轮廓至关重要的场景。然而，由于归一化步骤，HOG 可能对噪声敏感且计算密集。LBP 轻量且有效，适用于纹理分类，例如在工业检测中区分材料或识别人脸。其二值特性使其速度快，但对于捕捉大尺度结构效果较差。开发者可能会在混合模型中结合 HOG 和 LBP，例如，使用 HOG 进行物体检测，并在检测到的区域内使用 LBP 进行纹理分析，以便利用形状和纹理线索，同时平衡速度和准确性。