使用【c】写【HOG特征提取】的代码

霍夫（Histogram of Oriented Gradients, HOG）特征是一种广泛用于计算机视觉中的描述符，常用于行人检测等场景。在C语言中实现HOG特征提取通常涉及到OpenCV库，因为它提供了方便的接口和预计算的直方图模板。

以下是一个简单的HOG特征提取的步骤概述，具体的代码实现可能涉及头文件`<opencv2/objdetect.hpp>`和`<opencv2/imgproc.hpp>`：

#include <opencv2/objdetect.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

cv::Mat hogDescriptor(const cv::Mat& image, int blockSize, int cellSize, int numBins, bool computeGradient)
{
    // 图像尺寸调整为满足HOG算法的要求
    cv::Size winSize(blockSize, blockSize);
    cv::Rect ROI(0, 0, image.cols - (blockSize - 1), image.rows - (blockSize - 1));

    // 创建HOG描述符对象
    cv::Ptr<cv::FeatureDetector> hog = cv::HOGDescriptor::create();
    hog->setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());

    // 设置参数
    hog->setWinSize(winSize);
    hog->setCellSize(cellSize);
    hog->setBlockStride(cellSize);
    hog->setHistNormType(cv::HOGDescriptor::L2Hys); // 均值标准化
    hog->setNumBins(numBins);

    // 提取特征
    cv::Mat descriptors;
    hog->compute(image(ROI), descriptors);

    return descriptors;
}

这段代码定义了一个函数`hogDescriptor`，接受一个图像矩阵和几个HOG参数（如块大小、细胞大小、直方图bin数量），然后调用`cv::HOGDescriptor`的`compute`方法进行特征提取。