opencv的hog描述子與sift、surf、orb描述子一樣，都是屬於同一型別的描述符，這種描述符可以作為svm、ann的模型輸入資料。
如何更科學的使用hog描述符，主要取決於hog的引數是如何轉為維度數目的。
下面是python**對乙個影象為40x40大小生成hog描述子的過程。
import cv2
import numpy as np
gray=np.ones(shape=(40
,40),dtype=np.uint8)
'''比如上面這副影象的大小為40*40
定義hog描述子的第乙個值是滑動視窗的大小
滑動視窗大小為16*16
每乙個塊大小設為8*8
塊的步長為4*4 這樣塊移動一次會重疊
單元的大小為4*4 代表每個單元會有9個方向的梯度值
'''#定義hog描述子物件
winsize =(16
,16)blocksize =(8
,8)blockstride =(4
,4)cellsize =(4
,4)nbins =
9hog=cv2.hogdescriptor(winsize,blocksize,blockstride,cellsize,nbins)
#然後進行描述子檢測
'''然後需要定義滑動視窗的步長 以及滑動視窗如果移動到邊緣不夠是否需要進行填充
最好也讓滑動視窗有重疊
'''winstride =(8
,8)padding =(0
,0)hog_ret=hog.compute(gray,winstride,padding)
#結果為(5184, 1)
print
(hog_ret.shape)
為了簡化計算，將滑動視窗簡寫為win、塊簡寫為b、塊的步長簡寫為bs、單元簡寫為c、單元中直方圖數目簡寫為nb。
將影象簡寫為img、滑動視窗步長簡寫為ws、填充簡寫為p。
各個區域的寬為w、高為h。
hog描述子就是各個方向的顏色梯度值。
第一步講解每個滑動視窗的hog描述子數目。
下圖中綠色區域為每乙個滑動視窗，畫素大小為16x16
對於每個大小為16x16的滑動視窗，我們定義的塊的大小為8x8，如下圖藍色區域
因為每個單元cell的大小為4x4，這裡注意塊的大小必須是單元大小的整數倍。因此乙個塊中可以存放4個單元，計算公式為(b_w/c_w)x(b_h/c_h)=(8/4)(8/4)=2x2=4
每個單元中有9個直方圖，這裡說明下9個直方圖代表什麼意思，將每個單元四周一圈360度等分為9個角度，每個角度計算乙個顏色梯度，這樣就得到了單元的九個顏色梯度直方圖。
因此每個塊的直方圖數目為：單元的數目4x9=36
乙個塊中有36個直方圖描述子。
接下來計算乙個視窗中有多少個塊。
塊在視窗中的移動過程如下，因為塊的步長為4x4
從上面塊的移動過程可以看出，這個滑動視窗中有9個塊，橫向有3種，縱向有3中，因此3x3=9
計算公式為((win_w-b_w)/bs_w+1)x((win_h-b_n)/bs_h+1)=
((16-8)/4+1)x((16-8)/4+1)=3x3=9
因此可以得到乙個滑動視窗中的描述子的總數。
乙個塊中有4個單元，每個單元有9個描述子，從而得到乙個塊中有4x9=36個描述子。
每個滑動視窗中有9個塊，因此每個滑動視窗中的描述子數目為9x36=324個。
計算了每個滑動視窗中描述子的數目，接著就需要計算乙個影象中有多少個滑動視窗。
滑動視窗的步長為8x8
如圖所示為滑動視窗在影象中的移動方式，由此可見從左到右有4中排列方式，從上到下有4種排列方式，一共有16種。
計算公式為((img_w-win_w)/ws_w+1)x((img_h-win_h)/ws_h+1)=
((40-16)/8+1)((40-16)/8+1)=4x4=16
由此可知，乙個影象中可以存在16個滑動視窗。
由此hog的描述子數目為16x324=5184。這個數目正好與python**上計算的一致。
以上的引數設定是滑動視窗沒有進行填充，如果把填充設定為8x8
padding =
(8,8)
因為填充相當於把影象的四個方向左右上下均追加8個畫素，因此影象的寬變為40+82=56，影象的高度也是40+8x2=56。
計算公式為((img_w+p_w2-win_w)/ws_w+1)((img_h+p_h2-win_h)/ws_h+1)=
((40+82-16)/8+1)((40+8x2-16)/8+1)=6x6=36
填充了畫素為8x8，影象就有36個滑動視窗。
36x324=11664
以上就是opencvhog描述子維度數目計算的詳細過程。
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