如何将一张图像作为输入，并用这些代码计算出该图像的HOG特征，请给出完整示例

下面是一个完整示例，演示如何使用给定的代码计算一张图像的HOG特征：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

struct DETECTION_ROW {
    cv::Vec4f tlwh;
    float feature[128];
};

float* get_hog_feature(cv::Mat img)
{
    cv::HOGDescriptor hog = cv::HOGDescriptor(cvSize(20, 20), cvSize(10, 10), cvSize(5, 5), cvSize(5, 5), 9);
    cv::resize(img, img, cv::Size(30, 30), (0, 0), (0, 0), cv::INTER_LINEAR);
    std::vector<float> descriptors;
    hog.compute(img, descriptors, cv::Size(20, 20), cv::Size(0, 0));
    float* feature_float = (float*)malloc(descriptors.size() * sizeof(float));
    assert(feature_float);
    for (int i = 0; i < 128; i++)
    {
        feature_float[i] = descriptors[i * 2];
    }
    return feature_float;
}

bool getRectsHogFeature(const cv::Mat& img, std::vector<DETECTION_ROW>& d)
{
    std::vector<cv::Mat> mats;
    int feature_dim = 128;
    for (DETECTION_ROW& dbox : d)
    {
        cv::Rect rc = cv::Rect(int(dbox.tlwh(0)), int(dbox.tlwh(1)), int(dbox.tlwh(2)), int(dbox.tlwh(3)));
        rc.x = (rc.x >= 0 ? rc.x : 0);
        rc.y = (rc.y >= 0 ? rc.y : 0);
        rc.width = (rc.x + rc.width <= img.cols ? rc.width : (img.cols - rc.x));
        rc.height = (rc.y + rc.height <= img.rows ? rc.height : (img.rows - rc.y));
        cv::Mat mattmp = img(rc).clone();
        float* feature_float = get_hog_feature(mattmp);
        for (int i = 0; i < feature_dim; i++)
        {
            dbox.feature[i] = feature_float[i];
        }
    }
    return true;
}

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if (img.empty())
    {
        std::cout << "Failed to read image!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 定义包含矩形框信息的容器
    std::vector<DETECTION_ROW> d;
    DETECTION_ROW dbox;
    dbox.tlwh = cv::Vec4f(10, 10, 50, 50); // 示例矩形框信息
    d.push_back(dbox);

    // 计算图像的HOG特征
    getRectsHogFeature(img, d);

    // 打印第一个矩形框的HOG特征值
    std::cout << "HOG features for the first detection:" << std::endl;
    for (int i = 0; i < 128; i++)
    {
        std::cout << d[0].feature[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

在这个示例中，首先读取一张图像，然后定义一个包含矩形框信息的容器 `d`，并向其中添加一个示例矩形框信息。
接下来，调用 `getRectsHogFeature` 函数，计算图像的HOG特征，并将特征存储到相应的数据结构中。
最后，打印第一个矩形框的HOG特征值。

请确保将示例图像文件 `image.jpg` 放在同一目录下，并使用适当的OpenCV版本进行编译和运行。