HOG特征加上SVM训练方法的程序

提取输入图像的HOG特征，输出灰度图、校正图和处理好的梯度图，得到HOG特征做下一步的处理

在2005年CVPR上，来自法国的研究人员NavneetDalal和BillTriggs提出利用Hog进行特征提取，利用线性SVM作为分类器，从而实现行人检测。而这两位也通过大量的测试发现，HOG+S

提取正负样本的HOG特征，目标可以是行人、车辆等等，提取的hog特征输入SVM中进行训练生成检测器，可以实现目标检测。注：检测窗口根据目标大小进行设定。

hog特征+svm分类器行人检测训练的负样本处理程序，千万注意路径问题

文档包含了自己利用HOG+SVM制作样本和训练分类器的软件，以及基于C++和opencv实现的HOG+SVM源代码

基于Hog特征+SVM分类器，利用Opencv3.0进行手写数字识别的源代码及所需资源文件（训练图片、测试图片）

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