C++HOG特征代码

霍夫关键点(Histogram of Oriented Gradients, HOG)是一种用于计算机视觉中的图像描述符，它主要用于行人检测等场景。在C++中，虽然OpenCV库提供了一套完整的函数来计算HOG特征，但是直接编写底层代码会涉及到一些复杂的步骤：

1. **读取和预处理图像**：首先，你需要从文件或其他源加载图像，并可能对图像进行灰度化、平滑等预处理操作。

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::GaussianBlur(img, img, cv::Size(5, 5), 0);

2. **计算梯度直方图**：对于每个小窗口（通常称为细胞cell），计算该区域像素的梯度方向分布，并将其转换成一维直方图。

cv::Mat gradient;
cv::Sobel(img, gradient, CV_32F, 1, 0);
cv::Mat hogImage;
calcHist(&gradient, 1, 0, Mat(), hogImage, 9,.histSize, Mat());

3. **归一化和池化**：将直方图规范化到特定范围，并可能进行空间金字塔级联以增加特征的不变性和减少计算量。

hogImage /= hogImage.sum();
// 使用Spatial Pyramid if needed

4. **构建描述符**：最后，将所有窗口的HOG直方图拼接起来形成一个HOG描述符向量。

完整代码可能会包含上述步骤的封装，例如OpenCV的`HOGDescriptor`类就实现了这一切。以下是简单的使用示例：

cv::HOGDescriptor hog;
hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); // 设置行人检测器
cv::Mat descriptors;
hog.compute(img, descriptors); // 计算图像的HOG特征