この質問からフォローアップすると、画像の HoG 特徴を分類に使用できる numpy 配列に取得できますが、各画像の HoG 特徴の数は異なります。
したがって、たとえば、1 つの画像は 2080 要素を持つ HoG 特徴の配列を生成し、別の画像は 1744 の配列を生成します。
生成される HoG 機能の数はどのように制御できますか? m 個のサンプルでは、サイズ mxn の配列を機械学習アルゴリズムに渡す必要があるため、 nは定数である必要があります。私が驚いたのは、HoG の特徴を抽出する前に、すべての画像のサイズを同じサイズに変更したことです。なぜ違いがあるのでしょうか?