因為最近想入門一下機器學習的知識，目前以李航博士的《統計學學習》為教材自學ing，然後再具體演算法復現上遇到了第乙個坑，就是影象的hog特徵提取（hog掃盲），然後觸控到的python 的cv2庫。
作為入門，當然從庫的安裝開始，pip肯定是要裝的
sudo apt install python3-pip
sudo pip install opencv-python
sudo apt install /home/ming/downloads/code_1.41.1-1576681836_amd64.deb就ok了
首先隨便搞一張**，當然扒自：80行python實現-hog梯度特徵提取
//代表等待100ms，若輸入鍵盤的值等於ascii碼27即輸入esc，則關閉
cv2.destroyallwindows(
)然後執行的模樣就是這樣的：
其中：
cv2.resize(src,dsize,dst=none,fx=none,fy=none,interpolation=none)
scr:原圖
dsize：輸出影象尺寸
fx:沿水平軸的比例因子
fy:沿垂直軸的比例因子
interpolation：插值方法
img.shape返回img的長寬資訊
# 使用imread讀入影象(bgr順序), 使用imgread_grayscale 使得讀入的為灰度圖
(img.shape)
//列印img的形狀，返回width和height
因為是為了hog特整體提取，所以上述一切都是為了影象處理，最後**整理為乙個函式
#coding=utf-8
#create by ming 2020.1.15
import cv2
import numpy as np
######################################
######################################
defreadimg
(adress)
: img = cv2.imread(adress,cv2.imread_grayscale)
#使用灰度讀取,正常讀取引數帶0即可
img = np.sqrt(img /
float
(np.
max(img)))
#歸一化處理,讓每乙個數值都小於1,目的是調節影象的對比度，降低影象區域性的陰影和光照變化所造成的影響，同時可以抑制噪音。
cv2.imshow(
"",img)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows(
)readimg(
'/home/ming/desktop/person_037.jpeg'
)
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