限制/控制scikit-image生成的HOG特征数量

Question

接着之前的一个问题，我已经能把一张图片的HoG特征提取到一个可以用来分类的numpy数组里，但每张图片的HoG特征数量却不一样。

举个例子，一张图片提取出的HoG特征数组有2080个元素，而另一张只有1744个元素，依此类推。

那么，如何才能控制生成的HoG特征数量呢？我有个样本，需要传给机器学习算法一个大小为的数组，所以必须是固定的。我感到奇怪的是，我已经把所有图片在提取HoG特征之前都调整到了相同的大小，为什么还会有差别呢？

Answer 1

如果输入的图片大小一样，那么用HOG提取的特征向量大小也会一样，只要你对这两张图片使用相同的参数。要确保HOG特征向量大小相同，我们需要满足以下几个条件：

1) 图片大小（分辨率）要一样。
2) 每个图片中的单元格数量要一样。
3) 每个图片中的块数量要一样。
4) 每个图片中的方向数量要一样。

至于每个单元格里的像素数量，虽然不需要在所有输入图片中都保持一致，但块的大小和重叠程度也会影响特征向量的大小。不过，这会直接影响到两个特征向量之间的比较，所以为了得到更好的比较结果，最好在所有输入图片中使用相同的单元格大小。

虽然重叠参数可以改善描述符的效果，但它不会影响特征向量的大小。