svm分割图像怎么加入hog特征

在使用SVM进行图像分割时，可以通过将HOG特征作为SVM的输入特征来提高分类器的性能。具体步骤如下：

1. 首先需要提取图像的HOG特征，可以使用OpenCV的HOGDescriptor类来实现。

2. 将提取的HOG特征与图像的标签进行配对，形成训练数据集。

3. 使用SVM对训练数据集进行训练，得到分类器。

4. 对新的图像进行特征提取，并将提取的特征输入到训练好的SVM中进行分类，得到图像的分割结果。

需要注意的是，在使用HOG特征进行图像分割时，要选择合适的参数来提取特征，如HOG窗口大小、块大小、步长等。同时，也要注意训练集和测试集的划分，以及对SVM模型进行调参，来达到更好的分类效果。