Opencv 对于大于64 x 128像素的图像，如何为HoG训练图像？

我正在编写自己的HoG，以备将来修改，并尝试不同的方法。但我偶然发现了这个问题

我从INRIA下载了数据集，其中有320 x 240的图像。而HoG的默认训练窗口大小为64 x 128。我该怎么做

---

对于正面图像，它们大约是96 x 160像素，我所做的是将它们的大小调整为64 x 128。但是对于较大的图像，我是调整它们的大小，使用逐像素移动的滑动窗口，还是计算该大图像中64 x 128补丁的特征？

答案完全取决于您的应用程序区域以及您对这些图像的了解。我以前没有和INRIA一起玩过，但是

1） 您要查找的对象在所有图像中的大小和位置是否相同？那么，一个固定大小、固定位置的64x128可能就可以了

2） 你想在不同的图像中，在不同的位置找到相同大小的物体吗？那么滑动窗口可能会起作用

3） 您是否希望对象改变大小并填充总图像的不同百分比？然后，您需要使用图像金字塔或其他比例不变技术（您可以通过将图像大小调整为几个中间大小并在每个图像上运行滑动窗口版本）来减轻比例和位置变化

还有，这是用来训练分类器的吗？如果是这样，您需要一种方法来标记适当的比例和位置，和/或解决多实例学习问题。如果你只是想跑步，你需要一种方法来做声明并给自己打分

---

很多有趣的事情

答案完全取决于您的应用领域以及您对这些图像的了解。我以前没有和INRIA一起玩过，但是

1） 您要查找的对象在所有图像中的大小和位置是否相同？那么，一个固定大小、固定位置的64x128可能就可以了

2） 你想在不同的图像中，在不同的位置找到相同大小的物体吗？那么滑动窗口可能会起作用

3） 您是否希望对象改变大小并填充总图像的不同百分比？然后，您需要使用图像金字塔或其他比例不变技术（您可以通过将图像大小调整为几个中间大小并在每个图像上运行滑动窗口版本）来减轻比例和位置变化

还有，这是用来训练分类器的吗？如果是这样，您需要一种方法来标记适当的比例和位置，和/或解决多实例学习问题。如果你只是想跑步，你需要一种方法来做声明并给自己打分

很多有趣的事情