myHOG.detectMultiScale(src, found, 0, Size(8, 8), Size(32, 32), 1.07, 2);/

这段代码使用了OpenCV的HOG（Histogram of Oriented Gradients）算法对输入图像src进行目标检测，并将检测到的目标矩形框存储在found中。

其中，0表示不使用缩放因子；Size(8,8)表示窗口大小为8x8；Size(32,32)表示块大小为32x32；1.07表示缩放因子，即对图像进行缩放的比例；2表示缩放后的图像在每个方向上的最小窗口数量。

该算法通过计算图像中每个像素点的梯度方向和梯度幅值来提取特征，然后通过滑动窗口的方式在图像中进行目标检测。

相关问题

myHOG.detectMultiScale(src, found, 0, Size(8, 8), Size(32, 32), 1.05, 2

这是一个使用 HOG 特征进行目标检测的代码片段。其中，`myHOG` 是一个 HOGDescriptor 对象，`src` 是待检测的图像，`found` 是检测到的目标矩形框的输出向量，`Size(8, 8)` 是 HOG 特征单元的大小，`Size(32, 32)` 是滑动窗口的大小，`1.05` 是滑动窗口的缩放因子，`2` 是用于非极大值抑制的阈值。通过调整这些参数，可以得到更准确的目标检测结果。