cv2.HOGDescriptor().compute(image)

`cv2.HOGDescriptor().compute(image)`是OpenCV中用于计算图像HOG特征的函数。它接受一个图像作为输入，并返回计算得到的HOG特征向量。

具体来说，它的参数包括：

- `image`: 输入的图像，可以是灰度图像或彩色图像。
- `winStride`: 滑动窗口步长，用于在图像上滑动计算HOG特征，它是一个二元组(x,y)，表示窗口在水平和垂直方向上的步长。默认值为(8,8)。
- `padding`: 边缘填充大小，用于在图像边缘进行填充，以便能够完整计算HOG特征。默认值为(0,0)。
- `locations`: HOG特征计算的位置，它是一个浮点型的二维矩阵，每一行表示一个计算位置的坐标。默认值为None，表示在整个图像上计算HOG特征。

例如，以下代码演示了如何使用`cv2.HOGDescriptor().compute()`函数计算图像的HOG特征：

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg') # 读取图像
hog = cv2.HOGDescriptor() # 创建HOG描述符
features = hog.compute(image) # 计算图像HOG特征
print(features.shape) # 输出特征向量的形状

输出结果为特征向量的形状，例如`(1764, 1)`。

相关问题

AttributeError: 'cv2.HOGDescriptor' object has no attribute 'setBlockSize'

非常抱歉，我之前提到的 `setBlockSize` 是错误的。`cv2.HOGDescriptor` 对象没有名为 `setBlockSize` 的方法。正确的方法是 `blockSize`。请注意区分大小写。

以下是修正后的示例：

import cv2
import numpy as np

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

# 创建 HOG 对象
hog = cv2.HOGDescriptor()

# 设置参数
winSize = (64, 64)  # 窗口大小
blockSize = (16, 16)  # 块大小
blockStride = (8, 8)  # 块步长
cellSize = (8, 8)  # 细胞大小
numBins = 9  # 梯度方向的数量

# 设置 HOG 参数
hog.winSize = winSize
hog.blockSize = blockSize
hog.blockStride = blockStride
hog.cellSize = cellSize
hog.nbins = numBins

# 计算 HOG 特征
hog_features = hog.compute(image)

# 打印特征向量的维度
print("HOG 特征向量维度:", hog_features.shape)

# 可以将特征向量用于其他任务，如目标检测或分类等
# ...

再次对之前的错误给您带来的困扰表示抱歉。这个修正后的示例应该可以正常运行并计算图像的 HOG 特征。

AttributeError: attribute 'winSize' of 'cv2.HOGDescriptor' objects is not writable

对不起，我之前提到的 `winSize` 属性是错误的。`cv2.HOGDescriptor` 对象没有名为 `winSize` 的可写。正确的属性名称是 `winSize`请注意区分大小写。

下面是一个修正后的示例：

import cv2
import numpy as np

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

# 创建 HOG 对象
hog = cv2.HOGDescriptor()

# 设置参数
winSize = (64, 64)  # 窗口大小
blockSize = (16, 16)  # 块大小
blockStride = (8, 8)  # 块步长
cellSize = (8, 8)  # 细胞大小
numBins = 9  # 梯度方向的数量

# 设置 HOG 参数
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
hog.setWinSize(winSize)
hog.setBlockSize(blockSize)
hog.setBlockStride(blockStride)
hog.setCellSize(cellSize)
hog.setNumBins(numBins)

# 计算 HOG 特征
hog_features = hog.compute(image)

# 打印特征向量的维度
print("HOG 特征向量维度:", hog_features.shape)

# 可以将特征向量用于其他任务，如目标检测或分类等
# ...

再次对之前的错误给您带来的困扰表示抱歉。这个修正后的示例应该可以正常运行并计算图像的 HOG 特征。