C++ 计算HOG特征

HOG特征提取方法就是将一个image（你要检测的目标或者扫描窗口）：

1）灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）；

2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；

3）计算图像每个像素的梯度（包括大小和方向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。

4）将图像划分成小cells（例如8*8像素/cell）；

5）统计每个cell的梯度直方图（不同梯度的个数），即可形成每个cell的descriptor；

6）将每几个cell组成一个block（例如2*2个cell/block），一个block内所有cell的特征descriptor串联起来便得到该block的HOG特征descriptor。

7）归一化

8）将图像image内的所有block的HOG特征descriptor串联起来就可以得到该image（你要检测的目标）的HOG特征descriptor了。这个就是最终的可供分类使用的特征向量了。
 

#define NORM_WIDTH 66
#define NORM_HEIGHT 130

#define PI 3.14
#define BIN_NVM 9
#define BIN_SIZE 180/BIN_NVM
#define CELL_SIZE 8
#define BLOCK_SIZE 2
#define PIC_CELL_WH 50
#define CELL_W_NVM  (