特征描述子(Feature Descriptor)
特征描述子就是图像的表示，抽取了有用的信息，丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽高3，3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像，经过转换后输出的图像向量长度可以是3780。
什么样子的特征是有用的呢？假设我们想要预测一张图片里面衣服上面的扣子，扣子通常是圆的，而且上面有几个洞，那你就可以用边缘检测(edge detector)，把图片变成只有边缘的图像，然后就可以很容易的分辨了，那么对于这张图边缘信息就是有用的，颜色信息就是没有用的。而且好的特征应该能够区分纽扣和其它圆形的东西的区别。
方向梯度直方图(HOG)中，梯度的方向分布被用作特征。沿着一张图片X和Y轴的方向上的梯度是很有用的，因为在边缘和角点的梯度值是很大的，我们知道边缘和角点包含了很多物体的形状信息。
（HOG特征描述子可以不局限于一个长度，也可以用很多其他的长度，这里只记录一种计算方法。）
怎么计算方向梯度直方图呢？
我们会先用图像的一个patch来解释。
第一步：预处理
Patch可以是任意的尺寸，但是有一个固定的比例，比如当patch长宽比1:2，那patch大小可以是100*200, 128*256或者1000*2000但不可以是101*205。
这里有张图是720*475的，我们选100*200大小的patch来计算HOG特征，把这个patch从图片里面抠出来，然后再把大小调整成64*128。
hog_preprocess
第二步：计算梯度图像
首先我们计算水平和垂直方向的梯度，再来计算梯度的直方图。可以用下面的两个kernel来计算，也可以直接用OpenCV里面的kernel大小为1的Sobel算子来计算。
horizontal_vertical_gradient_kernel
调用OpenCV代码如下：