opencv的生猪输出

Question

我使用OpenCV的HOG实现提取灰度图像的HOG特征。假设我的图像与默认窗口大小匹配，即128x64，我很难正确理解该特征向量的组织方式。这就是我所知道的：

• 每个单元格输出一个9个元素的直方图，用于量化该单元格内边缘的方向（默认为8x8像素）。
• 每个块包含2x2个单元格。
• 默认情况下，使用8x8块步幅。

这导致7 * 15 * 9 * 4 = 3780个元素特征向量。图7和15是当使用50％块重叠时水平和垂直拟合的块的数量。一切都很棒，直到这里。

如果我们检查第一个块的特征，即前9 * 4个元素，它们是如何排列的？前9个箱是否对应块中的左上角单元？接下来的9个怎么样？和下一个？ 9个箱子中的每一个代表哪个方向角？ bins [0] = 0，bin [1] = 20，bin [2] = 40，... bins [8] = 160.或者顺序不同，例如从-pi / 2到+ pi / 2？