HOG特征检测算法函数

HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征检测是一种常用的目标检测方法，具体流程包括图像预处理、计算梯度和方向直方图、块归一化等步骤。下面是一个使用OpenCV实现HOG特征检测的函数示例：

import cv2

def detect_hog(image):
    hog = cv2.HOGDescriptor()
    hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

    # resize image to a fixed size
    image = cv2.resize(image, (64, 128))

    # calculate HOG features
    hog_features = hog.compute(image)

    # detect objects using SVM
    _, detection = hog.detectMultiScale(image)

    return detection

在上面的示例中，我们首先创建一个HOGDescriptor对象，并设置为默认的行人检测器。然后，我们将输入图像调整为固定的大小，计算其HOG特征，并使用SVM检测目标。最后，我们返回检测到的目标框的列表。