如何将两张图像作为输入，并用这些代码分别计算出该图像的HOG特征，再利用每张图像的HOG特征值进行两张图像的相似度计算，相似度计算采用余弦相似度算法，最后给出相似度对比结果，请给出完整示例

下面是一个完整示例，演示如何使用给定的代码计算两张图像的HOG特征，并使用余弦相似度算法计算它们之间的相似度，并给出相似度对比结果：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <cmath>

struct DETECTION_ROW {
    cv::Vec4f tlwh;
    float feature[128];
};

float* get_hog_feature(cv::Mat img)
{
    cv::HOGDescriptor hog = cv::HOGDescriptor(cvSize(20, 20), cvSize(10, 10), cvSize(5, 5), cvSize(5, 5), 9);
    cv::resize(img, img, cv::Size(30, 30), (0, 0), (0, 0), cv::INTER_LINEAR);
    std::vector<float> descriptors;
    hog.compute(img, descriptors, cv::Size(20, 20), cv::Size(0, 0));
    float* feature_float = (float*)malloc(descriptors.size() * sizeof(float));
    assert(feature_float);
    for (int i = 0; i < 128; i++)
    {
        feature_float[i] = descriptors[i * 2];
    }
    return feature_float;
}

bool getRectsHogFeature(const cv::Mat& img, std::vector<DETECTION_ROW>& d)
{
    std::vector<cv::Mat> mats;
    int feature_dim = 128;
    for (DETECTION_ROW& dbox : d)
    {
        cv::Rect rc = cv::Rect(int(dbox.tlwh(0)), int(dbox.tlwh(1)), int(dbox.tlwh(2)), int(dbox.tlwh(3)));
        rc.x = (rc.x >= 0 ? rc.x : 0);
        rc.y = (rc.y >= 0 ? rc.y : 0);
        rc.width = (rc.x + rc.width <= img.cols ? rc.width : (img.cols - rc.x));
        rc.height = (rc.y + rc.height <= img.rows ? rc.height : (img.rows - rc.y));
        cv::Mat mattmp = img(rc).clone();
        float* feature_float = get_hog_feature(mattmp);
        for (int i = 0; i < feature_dim; i++)
        {
            dbox.feature[i] = feature_float[i];
        }
    }
    return true;
}

float cosine_similarity(const float* feature1, const float* feature2, int feature_dim)
{
    float dot_product = 0.0;
    float magnitude1 = 0.0;
    float magnitude2 = 0.0;
    for (int i = 0; i < feature_dim; i++)
    {
        dot_product += feature1[i] * feature2[i];
        magnitude1 += feature1[i] * feature1[i];
        magnitude2 += feature2[i] * feature2[i];
    }
    magnitude1 = std::sqrt(magnitude1);
    magnitude2 = std::sqrt(magnitude2);
    return dot_product / (magnitude1 * magnitude2);
}

int main()
{
    // 读取两张图像
    cv::Mat img1 = cv::imread("image1.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat img2 = cv::imread("image2.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if (img1.empty() || img2.empty())
    {
        std::cout << "Failed to read image!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 定义包含矩形框信息的容器
    std::vector<DETECTION_ROW> d1;
    std::vector<DETECTION_ROW> d2;

    DETECTION_ROW dbox1;
    dbox1.tlwh = cv::Vec4f(10, 10, 50, 50); // 示例矩形框信息
    d1.push_back(dbox1);

    DETECTION_ROW dbox2;
    dbox2.tlwh = cv::Vec4f(20, 20, 60, 60); // 示例矩形框信息
    d2.push_back(dbox2);

    // 计算两张图像的HOG特征
    getRectsHogFeature(img1, d1);
    getRectsHogFeature(img2, d2);

    // 计算两张图像的相似度
    float similarity = cosine_similarity(d1[0].feature, d2[0].feature, 128);

    // 输出相似度结果
    std::cout << "Similarity between image1 and image2: " << similarity << std::endl;

    return 0;
}

在这个示例中，首先读取了两张图像 `image1.jpg` 和 `image2.jpg`，然后定义了两个包含矩形框信息的容器 `d1` 和 `d2`，并向其中分别添加了一个示例矩形框信息。
接下来，调用 `getRectsHogFeature` 函数分别计算两张图像的HOG特征，并将特征存储到相应的数据结构中。
然后，通过调用 `cosine_similarity` 函数计算两张图像的相似度，该函数接受两个特征数组和特征维度作为输入参数，使用余弦相似度算法计算相似度。
最后，输出计算得到的相似度结果。

请确保将示例图像文件 `image1.jpg` 和 `image2.jpg` 放在同一目录下，并使用适当的OpenCV版本进行编译和运行。