影象處理之特徵提取（一）之HOG特徵 特徵數的計算
對於64128的影象而言，每88的畫素組成一個cell，每22個cell組成一個塊，也就是說，64128的圖片，總共有36715=3780個特徵。
單個cell的9個特徵，每個block（掃描視窗）包含22個cell也就是229=36個特徵，一個64128大小的影象最後得到的特徵數為36715=3780個
區間有兩個主要的幾何形狀——矩形區間（R-HOG）和環形區間（C-HOG）。R-HOG區間大體上是一些方形的格子，它可以有三個引數來表徵：每個區間中細胞單元的數目、每個細胞單元中畫素點的數目、每個細胞的直方圖通道數目。
區間有兩個主要的幾何形狀——矩形區間（R-HOG）和環形區間（C-HOG）。R-HOG區間大體上是一些方形的格子，它可以有三個引數來表徵：每個區間中細胞單元的數目、每個細胞單元中畫素點的數目、每個細胞的直方圖通道數目。 例如：行人檢測的最佳引數設定是：3×3細胞/區間、6×6畫素/細胞、9個直方圖通道。則一塊的特徵數為：33
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