变尺寸图像的定长HOG描述符

Question

我正在做一些物体检测的代码，但我的物体大小不固定，所以；

skimage.feature.hog(obj)

这段代码给我的向量长度不一样（因为它使用的是固定大小的单元），所以我不能用学习算法来处理它们。

于是，我尝试动态分配HOG特征的长度：

from __future__ import division

def describe_object(obj, div=8):
    width, height = obj.shape
    f = skimage.feature.hog(obj, normalise=True,
                            pixels_per_cell=(height//div, width//div))
    return f

但是，现在它大多数情况下给我的是2916大小的向量，但有时候也会给我更长的向量（比如3402个元素长）。

我觉得这可能是因为单元大小和物体形状之间有某种特定的比例关系，但我不太清楚具体是什么原因。

你能帮我吗？

Answer 1

你可以在计算HOG特征之前，把图片调整到一个固定的大小。