HOG学习（一）

关于HOG里的特征维度

参考

http://gz-ricky.blogbus.com/logs/85326280.html

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7897fb69010196kl.html

代码

#include <stdlib.h>  
#include <iostream>  
#include <conio.h>
#include <string>  
#include "opencv2/core/core.hpp"  
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"  
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    Mat trainImg; //需要分析的图片
    trainImg=imread("1.jpg",1);   //读取图片
    HOGDescriptor *hog=new HOGDescriptor(cvSize(40,80),cvSize(10,20),cvSize(5,10),cvSize(5,5),9);  //具体意思见参考文章1,2
    vector<float>descriptors;//结果数组
    hog->compute(trainImg, descriptors,cvSize(10,20), cvSize(0,0)); //调用计算函数开始计算
    printf("%d
",descriptors.size()); //打屏一下结果数组的大小，看看是否符合文献2的预估， 发现完全一样，那篇文章很给力
}

1.jpg（大小为96*160）

结果：