HOG特征提取+PCA降维

HOG特征提取+PCA降维的步骤如下：
1. HOG特征提取：HOG（Histogram of Oriented Gradient）是一种用于图像处理中物体检测的特征描述子。它的基本思想是将图像分成小的连通区域，对每个小区域内的梯度方向进行统计，形成一个直方图，最后将所有小区域的直方图串联起来，形成一个特征向量。HOG特征提取可以使用OpenCV库中的hog函数实现。
2. PCA降维：PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维方法，它可以将高维数据映射到低维空间中，从而减少数据的维度。PCA的基本思想是将原始数据通过线性变换，将其转化为一组新的互相独立的变量，这些变量被称为主成分。PCA降维可以使用sklearn库中的PCA函数实现。

下面是HOG特征提取+PCA降维的Python代码示例：

import cv2
from sklearn.decomposition import PCA

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# HOG特征提取
winSize = (64, 128)
blockSize = (16, 16)
blockStride = (8, 8)
cellSize = (8, 8)
nbins = 9
hog = cv2.HOGDescriptor(winSize, blockSize, blockStride, cellSize, nbins)
features = hog.compute(img)

# PCA降维
pca = PCA(n_components=features.shape[1]//2)
new_features = pca.fit_transform(features)

# 输出降维后的特征向量
print(new_features)