写一段对图像预处理然后计算图像的梯度然后划分图像为小的单元格然后组合单元格内的梯度直方图然后对于每个块内的直方图进行归一化，使其具有尺度不变性，最后将所有块内的归一化直方图连接起来，形成一个HOG特征，最后把它输入到支持向量机中实现行人检测的代码

图像预处理是指对图像进行一系列的预处理操作，以提高后续运算的效率和准确度。常见的图像预处理包括图像缩放、色彩空间转换、直方图均衡化、滤波等操作。

图像梯度是指在图像中计算每个像素点的灰度值变化率。常用的梯度算子有Sobel算子、Prewitt算子和Laplacian算子等。

将图像划分为小的单元格是为了提取局部特征。常用的单元格大小为8x8像素。

组合单元格内的梯度直方图是指将每个单元格中的像素梯度方向和大小信息组合成一个直方图。

对于每个块内的直方图进行归一化，使其具有尺度不变性，是为了消除图像缩放等因素对特征提取的影响。

将所有块内的归一化直方图连接起来，形成一个HOG特征，是为了提取整个图像的特征。

最后，将HOG特征输入到支持向量机中，可以实现行人检测的代码。支持向量机是一种二分类模型，它通过将数据映射到高维空间中，找到一个最优的超平面，将数据分为两类。在行人检测中，支持向量机可以学习到行人和非行人之间的差异特征，从而实现准确的分类。