HOG特征检测C++代码

以下是使用OpenCV库实现HOG特征检测的C++代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取图像
    Mat image = imread(argv[1], IMREAD_GRAYSCALE);

    // 定义HOG参数
    Size winSize = Size(64, 128);
    Size blockSize = Size(16, 16);
    Size blockStride = Size(8, 8);
    Size cellSize = Size(8, 8);
    int nbins = 9;
    HOGDescriptor hog(winSize, blockSize, blockStride, cellSize, nbins);

    // 计算HOG特征
    std::vector<float> descriptors;
    hog.compute(image, descriptors);

    // 显示HOG特征
    Mat hogFeatureMat = Mat(descriptors).reshape(1, 1);
    std::cout << hogFeatureMat << std::endl;

    return 0;
}

在此示例中，我们使用`imread`函数读取输入图像，然后定义HOG参数，包括窗口大小、块大小、块步长、单元格大小和bin数。使用`HOGDescriptor`类创建HOG对象，并使用`compute`函数计算HOG特征向量。最后，使用`Mat`类将特征向量转换为矩阵形式，并输出到控制台。