HOG特征的维度计算

HOG特征，最终维度

HOG有四种归一化方法（four different normalisation factors） 四种方法可以去作者论文查看.

默认的HOG方向个数取numOrientations=9

两种维度：

一、UOCCTI (默认)

9个无方向上梯度，9*2个有方向上的梯度，用4个归一化方法。 总共 9+18+4 然后取平均值，结果为：9+18

这还不是最终结果，有些代码还加上了4个维度,结果为9+18+4=31

( l1 norm of each of the four l2 normalised undirected histograms )

二、Dalal-Triggs

计算9个无方向，用4dsad个归一化方法. 9*4=36

下面看看示例，img为64*64 hogCellSize=8

Hog_UoCTTI_6： UoCTTI计算方法，numOrientations=6 维度24=12+6+4 Hog_UoCTTI_9： UoCTTI计算方法，numOrientations=9 维度31=18+9+4 Hog_Dala_6： Dalal-Triggs计算方法，numOrientations=6 维度24=6*4 Hog_Dala_9： Dalal-Triggs计算方法，numOrientations=6 维度36=9*4

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