def hog_data_extractor(jpeg_path): jpeg_data = cv2.imread(jpeg_path) jpeg_data=cv2.resize(jpeg_data,(150,150)) hog_data = feature.hog(jpeg_data)/255.0 return hog_data

这是一个函数，接受一个JPEG图片的路径作为输入，然后使用OpenCV库读取该图片，将其调整为150x150的大小，接着使用sklearn库的feature模块提取该图像的HOG特征，并将结果归一化到0到1之间，最终返回HOG特征数据。HOG特征是计算图像中梯度方向直方图的方法，可以用于图像分类和目标检测等任务。

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for (auto& rect : pos_map) { cv::Mat roi = img(rect.first).clone(); cv::resize(roi, roi, cv::Size(hog.width, hog.height)); std::vector<float> descriptor; hog.compute(roi, descriptor); vectorX.push_back(descriptor); vectorY.push_back(1); }

这段代码使用了 OpenCV 库中的 HOG 特征提取器，对图像中的一些矩形区域进行了特征提取，并将提取的特征保存在 `vectorX` 中。具体来说，代码先遍历了 `pos_map` 中的所有矩形区域，然后对每个矩形区域进行如下操作：

1. 从原图像 `img` 中提取出该矩形区域的图像 `roi`。
2. 将 `roi` 调整为指定大小，即 `hog.width` 和 `hog.height`。
3. 使用 HOG 特征提取器 `hog` 对 `roi` 进行特征提取，得到该矩形区域的特征向量 `descriptor`。
4. 将 `descriptor` 加入到 `vectorX` 中，同时将一个标签 `1` 加入到 `vectorY` 中。

这段代码可能是用于训练一个目标检测器或分类器的数据集，其中 `pos_map` 可能是已经标注好的一些正样本区域的矩形框。

preprocess_hog(digits): samples = [] for img in digits: gx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 1, 0) gy = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 0, 1) mag, ang = cv2.cartToPolar(gx, gy) bin_n = 16 _bin = np.int32(bin_n * ang /

(2 * np.pi)) bin_cells = _bin[:10,:10], _bin[:10,10:], _bin[10:,:10], _bin[10:,10:] mag_cells = mag[:10,:10], mag[:10,10:], mag[10:,:10], mag[10:,10:] hists = [np.bincount(b.ravel(), m.ravel(), bin_n) for b, m in zip(bin_cells, mag_cells)] hist = np.hstack(hists) hist /= np.linalg.norm(hist) samples.append(hist) return np.float32(samples)

这段代码是什么作用？