c++hog使用compute之后可视化

在使用 OpenCV 中的 HOG 特征进行目标检测时，可以使用 `compute` 函数计算 HOG 特征向量，然后使用可视化工具来展示结果。下面给出一个简单的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 读入图像
    cv::Mat img = cv::imread("test.jpg");
    // 创建 HOG 描述符对象
    cv::HOGDescriptor hog;
    // 设置 HOG 参数（默认参数）
    hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());
    // 计算 HOG 特征向量
    std::vector<float> descriptors;
    hog.compute(img, descriptors);
    // 将 HOG 特征向量可视化
    cv::Mat hogVis = hog.getImageDescriptor(descriptors, img.size(), cv::Size(16, 16), cv::Size(8, 8), 9);
    cv::imshow("HOG Visualization", hogVis);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

在这个示例代码中，我们首先读入图像，然后创建了一个 `HOGDescriptor` 对象，并设置了默认的 HOG 参数。接着，我们使用 `compute` 函数计算了图像的 HOG 特征向量，并将特征向量可视化。`getImageDescriptor` 函数用于将 HOG 特征向量转换为图像，其中第二个参数指定了图像的大小，第三个参数指定了每个 cell 的大小，第四个参数指定了每个 block 的大小，第五个参数指定了每个 cell 包含的方向数。

在实际使用中，我们可以根据具体需求调整 HOG 参数，以获得更好的检测效果。