颜色分类leetcode CV Features HoG Feature Extraction:这是纯numpy的HoG特征提取

颜色分类leetcode哈里斯角Kps和描述符提取，这是纯numpy的HoG特征提取。特征描述符是图像或图像块的表示，它通过提取有用信息并丢弃无关信息来简化图像。通常，特征描述符将大小为宽 x 高 x 3（通道）的图像转换为长度为 n 的特征向量/数组。在HOG特征描述符的情况下，输入图像的大小为64 x 128 x 3，输出特征向量的长度为3780。请记住，可以针对其他大小计算HOG描述符，但在这篇文章中，我坚持使用原始论文中提供的数字，以便您可以通过一个具体示例轻松理解该概念。

这一切听起来不错，但什么是“有用的”，什么是“无关紧要的”？要定义“有用”，我们需要知道它“有用”是为了什么？显然，特征向量对于查看图像是没有用的。但是，它对于图像识别和对象检测等任务非常有用。当将这些算法产生的特征向量输入到支持向量机(SVM)等图像分类算法时，会产生良好的结果。

但是，什么样的“特征”对分类任务有用？让我们用一个例子来讨论这一点。假设我们要构建一个对象检测器来检测衬衫和外套的纽扣。纽扣是圆形的（在图像中可能看起来是椭圆形的）并...