在Python OpenCV中使用HOGDescriptor功能是否有任何有用的文档？我已经阅读了C ++文档，但Python版本的功能不同，我无法通过修补来解决它。
最具体地说，我在Python中寻找一个OpenCV命令，它将一个图像和一个像素位置作为输入（可能还有一些关于检测窗口大小的参数），然后只返回一个包含HOG特征的Python数组vector（即列表或NumPy数组等，其中列表的第j个元素是面向渐变直方图的第j个直方图分量）。
我的目标是将这些直方图提供给scikits.learn SVM管道（所以我可以避免OpenCV SVM培训），但要做到这一点，我需要实际的特征向量本身而不是那种HOG处理链管道的东西OpenCV似乎使用。
HOG代码的任何其他Python实现也会起作用。我需要一些合理有效的东西，但要与我自己编写的另一个代码库进行比较。
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这有点晚了，但为了将来参考，scikit-image的实施时间为HOG。这是一个单一的函数，可以提取给定图像的方向梯度直方图。
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看一下http://sourceforge.net/projects/hogtrainingtuto/?_test=beta的一些HOG python代码和一堆C，cpp，java实现。至于python和opencv的真实文档，我也不知所措。但这应该对你有所帮助
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'Poselets'实现here有一个HOG描述符的C实现，尽管用matlab编写，但可以使用ctypes和numpy来适应python。
您可以删除所有mex例程，并在C函数中将输入和输出数组声明为float *。
你需要确保你的numpy数组是Fortran连续的。这可以通过以下方式实现：
image = image.copy(order='F', dtype = float32)