descriptor = cv2.HOGDescriptor() hog = descriptor.compute(gray)

这段代码使用了OpenCV库中的HOGDescriptor类来计算图像的HOG特征。HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种常用的图像特征，它可以描述图像中物体的形状和纹理信息。在这里，首先创建了一个HOGDescriptor对象，然后通过该对象的compute方法来计算输入图像gray的HOG特征，结果保存在hog变量中。

相关问题

c++将hog.compute函数所得到的hog特征展示在原图

要将HOG特征展示在原图上，可以按以下步骤操作：

1. 调用hog.compute函数计算HOG特征向量。

2. 使用cv::Mat类型的原始图像和HOG特征向量作为参数调用cv::HOGDescriptor::getDescriptorSize()函数，以获取HOG描述符的大小。

3. 将HOG特征向量转换为cv::Mat类型的特征向量。

4. 将原始图像和HOG特征向量用cv::Mat类型的变量存储。

5. 调用cv::resize()函数，将HOG特征向量的大小与原始图像的大小匹配。

6. 将HOG特征向量绘制到原始图像上。

下面是一个示例代码，展示了如何将HOG特征展示在原图上：

cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
cv::HOGDescriptor hog;
hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());
std::vector<float> descriptors;
cv::Mat gray_image;
cv::cvtColor(image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);
cv::resize(gray_image, gray_image, cv::Size(64,128));
hog.compute(gray_image, descriptors);
cv::Mat hog_image;
hog_image.create(200, 200, CV_8UC3);
hog_image.setTo(cv::Scalar(0, 0, 0));
int descriptor_size = hog.getDescriptorSize();
int width = hog_image.cols / 8;
int height = hog_image.rows / 8;
for (int i = 0; i < descriptor_size; i++) {
    float value = descriptors[i];
    int row = i / width;
    int col = i % width;
    cv::rectangle(hog_image, cv::Point(col * 8, row * 8),
                  cv::Point((col + 1) * 8, (row + 1) * 8),
                  cv::Scalar(value, value, value),
                  -1);
}
cv::imshow("HOG Image", hog_image);
cv::waitKey(0);

在此示例中，我们使用OpenCV库中的cv::HOGDescriptor类来计算HOG特征向量，并使用cv::Mat类来存储原始图像和HOG特征向量。然后，我们使用cv::resize()函数将HOG特征向量的大小与原始图像的大小匹配，并使用cv::rectangle()函数将HOG特征绘制到原始图像上。最后，我们使用cv::imshow()函数显示HOG图像，并使用cv::waitKey()函数等待用户按下任意键。

c++将hog.compute函数可视化

要将 `hog.compute()` 函数的结果可视化，可以按照以下步骤进行：

1. 使用 `hog.detectMultiScale()` 函数检测图像中的对象，并将对象的 ROI（感兴趣区域）保存在一个矩形向量中。

2. 对于每个 ROI，调用 `hog.compute()` 函数来计算 HOG 特征向量。

3. 使用 `cv::HOGDescriptor::getDescriptorSize()` 函数获取 HOG 特征向量的大小，并将其转换为矩阵形式。

4. 使用 `cv::Mat::reshape()` 函数将特征向量重新构造为矩阵形式，以便进行可视化。

5. 使用 `cv::imshow()` 函数将特征向量可视化。

下面是一个示例代码，用于可视化 HOG 特征向量：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat image = cv::imread("test.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::HOGDescriptor hog;
    hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());
    std::vector<cv::Rect> rects;
    hog.detectMultiScale(image, rects);

    for (size_t i = 0; i < rects.size(); ++i)
    {
        cv::Mat roi = image(rects[i]);
        std::vector<float> descriptors;
        hog.compute(roi, descriptors);

        int descriptor_size = hog.getDescriptorSize();
        cv::Mat descriptor_mat = cv::Mat(descriptors).reshape(1, descriptor_size);
        cv::Mat descriptor_image;
        cv::normalize(descriptor_mat, descriptor_image, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);
        cv::imshow("HOG Descriptor", descriptor_image);
        cv::waitKey(0);
    }

    return 0;
}

这段代码将检测输入图像中的所有对象，并对于每个对象，计算其 HOG 特征向量，并将其可视化为一个灰度图像。