Python 裁剪和调整图像大小以训练支持向量机

我使用OpenCV（Python）使用HOG+SVM检测同一类的对象。我正在遵循Udacity项目的一个示例来检测车辆：visit。在本例中，他们使用准备好的车辆数据集，其中包含裁剪和调整大小的图像

我在问是否有人有想法裁剪和调整图像大小，其中包含对象和背景在同一幅图像？或者如何在上面提到的示例中标记图像并将其集成？ 我使用windows10和python3.6

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提前感谢

您必须创建一个程序，在该程序中，您可以使用鼠标事件从图像中选择要裁剪的区域。

Read a negative input and convert to a Histogram of oriented gradients (HOG) 
    samples = []
    labels = []   
    for filename in glob.glob(os.path.join(negative_path, '*.jpg')):
        img = cv2.imread(filename, 1) 
        hist = hog(img)
        samples.append(hist)
        labels.append(1)

For the positive samples use the same code as above but with:
    labels.append(0)

then just train the svm modell with:
    svm.train(samples, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)