本发明公开了一种面向文本定位的单内核HOG高效异构加速方法，其包括为每个像素分配一个工作项，并对每个像素周围的像素进行卷积，对卷积后的像素进行幅度和相位计算，通过双线性插值算法计算得到像素的离散梯度方向，并保存在硬件的局部内存中，释放为像素分配的工作项；为每个cell单元分配一个工作项，并进行硬件的全局索引；计算离散梯度方向的投票结果，完成每行像素的统计；对统计的像素进行归一化以及求和，组合成一个HOG特征向量，得到图像的特征向量；在异构平台对该方法加以实现，完成异构加速。本发明满足了文本定位实时性以及低能耗的需求，能够进一步提高场景字符识别技术的可靠性。