haar_features = cv2.HOGDescriptor((24,24), (8,8), (4,4), (8,8), 9).compute(face_roi)的参数意思

这行代码使用了OpenCV中的HOGDescriptor函数来计算Haar特征值，参数的含义如下：

- (24,24)：HOG描述子窗口的大小，即每个ROI区域的大小。
- (8,8)：HOG描述子块的大小。每个块包含8个像素，因此在24x24的窗口中，共有3x3个块。
- (4,4)：块移动的步长。即每个块之间的距离为4个像素。
- (8,8)：每个像素的bin数。
- 9：HOG描述子的方向数。每个像素使用9个bin来表示，因此HOG描述子的长度为3x3x4x9=324。

通过计算Haar特征值，我们可以获得一个长度为324的向量，用于描述ROI区域的特征。在生成向量描述文件时，我们将这个向量展开成一个一维数组，并保存到向量文件中。