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第1章importcv2lena=cv2.imread("lena.bmp")cv2.imshow("image",lena)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()r=cv2.imwrite("result.bmp",lena)第2章第3章第4章第5章第6章第7章第8章第9章第10章第11章第12章第13章HOG的基本思想就是对检测窗口（在图像中滑动）进行分割以形成块(Block)和单元格(Cell)，然后计算每个像素的梯度（包括方向和幅值），再以块为单位统计每个单元格的加权直方图，最后将各个单元格和块内的直方图进行级联形成HOG描述符。优点：(1)HOG表示的是边缘(梯度)的结构特征，因此可以描述局部的形状信息；(2)位置和方向空间的量化一定程度上可以抑制平移和旋转带来的影响；(3)采取在局部区域归一化直方图，可以部分抵消光照变化带来的影响；(4)由于一定程度忽略了光照颜色对图像造成的影响，使得图像所需要的表征数据的维度降低了；(5)而且由于这种分块分单元的处理方法，也使得图像局部像素点之间的关系可以很好得到表征。缺点：描述符描述符？生成过程冗长，导致速度慢，实时性差；描述符？很难处理遮挡问题；由于梯度的
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