如何将得到的hog特征矩阵还原成图像python

要将HOG特征矩阵还原成图像，可以使用OpenCV库中的`cv2.HOGDescriptor()`函数。具体步骤如下：

1. 加载原始图像并将其缩放到与特征矩阵相同的大小，以便后续还原操作。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("image.jpg")
img = cv2.resize(img, (64, 128))

2. 定义HOG描述符并计算特征矩阵。

hog = cv2.HOGDescriptor()
hog_feats = hog.compute(img)

3. 将特征矩阵还原成图像。在这里，我们需要使用`cv2.resize()`函数将特征矩阵缩放回原始图像的大小，然后使用`cv2.imshow()`函数显示还原后的图像。

# 将特征矩阵还原成图像
hog_img = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 3), dtype=np.uint8)
hog_img = cv2.resize(hog_img, (img.shape[1], img.shape[0]))
cur_x = 0
cur_y = 0
for i in range(len(hog_feats)):
    hog_img[cur_y:cur_y + 8, cur_x:cur_x + 8, :] = np.uint8(hog_feats[i] * 255.0)
    cur_x += 8
    if cur_x >= hog_img.shape[1]:
        cur_x = 0
        cur_y += 8

cv2.imshow("HOG Image", hog_img)
cv2.waitKey(0)

这样就可以将HOG特征矩阵还原成图像。