接下来改用什么代码送入hog算子，提取列表images中的图片的特征？

在使用霍夫变换（Histogram of Oriented Gradients, HOG）计算图像特征之前，首先需要对图像进行预处理，如灰度化、归一化和分块。以下是使用OpenCV（cv2）进行HOG特征提取的一般步骤示例：

import cv2
import numpy as np

def hog_feature_extraction(images):
    # 设置HOG参数
    cell_size = (16, 16)       # 分块大小
    block_size = (cell_size[0] * 8, cell_size[1] * 8)   # 特征块大小
    bins = 9                     # 角度bins数
    orientations = 9           # 角度方向数
    pixels_per_cell = cell_size  # 每个cell的像素点数
    cells_per_block = block_size // cell_size  # 特征块内的cell数
    hog_descriptor_size = orientations * bins * cells_per_block[0] * cells_per_block[1]

    features = []
    for img in images:
        # 将图像转为灰度
        gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 对图像进行均匀化（归一化）
        gray_img_norm = cv2.equalizeHist(gray_img)

        # 分割成小窗口（cells）
        feature_matrix = []
        for i in range(0, gray_img.shape[0], pixels_per_cell[0]):
            for j in range(0, gray_img.shape[1], pixels_per_cell[1]):
                # 提取子区域的HOG特征
                feature_vector = cv2.HOGDescriptor().compute(gray_img_norm[i:i+cell_size[0], j:j+cell_size[1]], (block_size, block_size))
                
                # 添加到特征矩阵中
                feature_matrix.append(feature_vector.flatten())  # .flatten() 用于展平特征向量

        # 将所有窗口的特征组合成单个特征向量
        feature_vector = np.concatenate(feature_matrix)

        # 存储特征向量
        features.append(feature_vector)

    return features

# 用这个函数处理images列表
features_list = hog_feature_extraction(images)