fhog资料整理

fast hog资料整理：

https://github.com/joaofaro/FHOG

https://github.com/ppaanngggg/fhog

这个有两种：

1.DPM的

 Mat tmp_image;
    image.convertTo(tmp_image, CV_32FC1);
    cout<
    Mat fhog_feature = fhog::fhog(tmp_image);
cout<

这个很直接，直接计算返回一个矩阵

2.from pdollar's toolbox，这个在pc上使用，因为有sse指令加速，在arm上也可以使用，有neon加速。

参数说明：

 Inputs:
        float* I        - a gray or color image matrix with shape = channel x width x height 图像数据
        int *h, *w, *d  - return the size of the returned hog features 返回的特征尺寸
        int binSize     -[8] spatial bin size cells大小
        int nOrients    -[9] number of orientation bins 方向
        float clip      -[.2] value at which to clip histogram bins 大于0.2的特征值截断
        bool crop       -[false] if true crop boundaries 裁剪边缘的特征
    Return:
        float* H        - computed hog features with shape: (nOrients*3+5) x (w/binSize) x (h/binSize), if not crop

kcf里面的fhog检测：

https://github.com/TianyeAlex/KCF_vs

int getFeatureMaps(const IplImage* image,constint k, CvLSVMFeatureMapCaskade **map)