Input 具有方形图像的Hog特征

我使用

skimage.feature.hog

创建了自己的hog分类器（python）

输入图像为64*64像素。下面是一个错误

C:\Users\ghksk\Anaconda3\envs\cv\lib\site packages\skimage\feature\u hog.py in hog（图像、方向、每个单元的像素、每个块的单元、块规范、可视化、可视化、变换、特征向量、多通道）

n_块\u列=（n_单元\u列-b_列）+1
标准化的块=np.0（（n块行、n块列、b行、b列、方向））

对于范围内的r（n块行）：

ValueError:不允许负维度

---

你能告诉我问题是什么吗？

对不起，每个单元格的像素不是（6,6），而是（8,8）&每个单元格的像素不是（1,1），而是（2,2）。我运行了你的（编辑过的）代码，没有收到任何错误。输出是

（1764，）

。您能分享给您带来问题的图像吗？对不起，每个单元格的像素不是（6,6），而是（8,8）&每个单元格的像素不是（1,1），而是（2,2）。我运行了您的（编辑的）代码，没有得到任何错误。输出是

（1764，）

。您能分享给您带来问题的图像吗？

from skimage.feature import hog

img = cv2.imread("C:\\users\\ghksk\\Desktop\\pipa_test\\positive\\face_no1000", 
                 cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

hog_feature = hog(img, 
                  orientations=9, 
                  pixels_per_cell=(8, 8), 
                  cells_per_block=(2, 2), 
                  block_norm='L2-Hys', 
                  visualize=False)

print(hog_feature.shape)