理对最终效果的贡献微薄。所以第一步就是计算梯度值。最通常用的方法就是简单的应用一个一维的离散的梯度模版分别应用在水平和垂直方向上去。可以使用如下的卷积核进行卷积：Dalal和Triggs也测试了其他更加复杂的卷积核，例如3x3的Sobel卷积核(索贝尔算子)和斜角卷积核，但是这些卷积核在行人检测的实验中表现的都很差。他们还用高斯模煳进行预处理，但是在实际运用中没有模煳反而会更好。 
直方图统计的方向单元划分（Orientation binning）.计算的第二步是建立分块直方图