cv2.HOGDescriptor源码

好的，让我来简单地介绍一下OpenCV中HOGDescriptor的源码实现。

在OpenCV中，HOGDescriptor是一个用于计算图像的方向梯度直方图(HOG)特征的类。它的实现代码主要分为以下几个部分：

1. 初始化函数

HOGDescriptor类的初始化函数包含了许多参数，其中包括窗口大小、块大小、块步长、细胞大小等。这些参数用于指定HOG特征计算的方法和参数。

2. 计算HOG特征

计算图像的HOG特征是HOGDescriptor类最主要的功能，也是实现代码中最复杂的部分。在计算HOG特征的过程中，需要将图像分成若干个小块，对每个小块计算其HOG特征，并将所有小块的HOG特征拼接成一个大的特征向量。

具体地，计算HOG特征的步骤如下：

（1）将图像分成若干个小块，每个小块的大小为cellSize；

（2）对每个小块计算其方向梯度直方图，方向梯度直方图的bins数目由参数nBins指定；

（3）将相邻的若干个小块组成一个块，块的大小为blockSize，块的步长为blockStride；

（4）对每个块的HOG特征进行L2归一化；

（5）将所有块的HOG特征拼接成一个大的特征向量。

3. 计算SVM分类器

HOGDescriptor类中还包含了一个train函数，用于训练SVM分类器。这个函数将训练数据转换成HOG特征向量，并使用SVM进行分类器训练。

4. 检测目标

HOGDescriptor类中的detect函数用于在图像中检测目标。这个函数将图像分成若干个小块，对每个小块计算其HOG特征，并使用SVM分类器进行目标检测。

以上就是HOGDescriptor类的主要实现内容。如果你想了解更多关于HOG特征的原理和OpenCV中的实现，可以参考以下链接：

https://docs.opencv.org/master/d5/d33/structcv_1_1HOGDescriptor.html

https://www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients/