python HOG

HOG (Histogram of Oriented Gradients) 是一种用于计算图像特征的方法，常用于目标检测和图像识别任务。在 Python 中，可以使用 OpenCV 库来实现 HOG 特征提取。

以下是一个使用 OpenCV 中的 HOG 特征提取器的示例代码：

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 创建 HOG 特征提取器
hog = cv2.HOGDescriptor()

# 设置 SVM 分类器（可选）
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 对图像进行 HOG 特征提取
features = hog.compute(image)

# 打印提取得到的特征向量
print(features)

在上述示例中，我们首先加载了一张图像，然后创建了一个 HOG 特征提取器对象。接下来，可以选择设置一个 SVM 分类器（例如用于人体检测）。最后，通过调用 `hog.compute()` 方法对图像进行特征提取，返回的结果是一个特征向量。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要进行更多的参数调整和图像预处理操作。