HOGDescriptor 描述类
struct CV_EXPORTS HOGDescriptor
{// 高斯平滑参数enum { DEFAULT_WIN_SIGMA = -1 };// 检测窗口的最大数量enum { DEFAULT_NLEVELS = 64 };// 描述符存储格式enum { DESCR_FORMAT_ROW_BY_ROW, DESCR_FORMAT_COL_BY_COL };// 创建了特征描述符和检测器HOGDescriptor(Size win_size=Size(64, 128), Size block_size=Size(16, 16),Size block_stride=Size(8, 8), Size cell_size=Size(8, 8),int nbins=9, double win_sigma=DEFAULT_WIN_SIGMA,double threshold_L2hys=0.2, bool gamma_correction=true,int nlevels=DEFAULT_NLEVELS);// 返回分类器的数目size_t getDescriptorSize() const;// 返回块区域直方图尺寸size_t getBlockHistogramSize() const;// 集系数的线性支持向量机分类器void setSVMDetector(const vector<float>& detector);// 返回系数检测分类器训练的人(默认窗口大小)static vector<float> getDefaultPeopleDetector();// 返回系数检测分类器训练的人static vector<float> getPeopleDetector48x96();static vector<float> getPeopleDetector64x128();// 执行对象检测单尺度窗口void detect(const oclMat& img, vector<Point>& found_locations,double hit_threshold=0, Size win_stride=Size(),Size padding=Size());// 执行对象检测多尺度窗口void detectMultiScale(const oclMat& img, vector<Rect>& found_locations,double hit_threshold=0, Size win_stride=Size(),Size padding=Size(),double scale0=1.05,int group_threshold=2);// 返回块描述符计算整个图像void getDescriptors(const oclMat& img, Size win_stride,Feature Detection And Description oclMat& descriptors,int descr_format=DESCR_FORMAT_COL_BY_COL);// 检测窗口尺寸，块尺寸，窗口步尺寸，胞尺寸，// 直方图bins，L2范数阈值,gamma变换标志，检测窗增加最大数Size win_size;Size block_size;Size block_stride;Size cell_size;int nbins;double win_sigma;double threshold_L2hys;bool gamma_correction;int nlevels;
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