1. HOG(Histogram of Oriented Gradient) 特征检测的实现原理

HOG特征提取流程可分为5个部分：检测窗口、归一化图像、计算梯度、统计直方图、梯度直方图归一化、得到HOG特征向量，以下介绍下检测窗口

1.1 检测窗口：

HOG通过窗口（window)和块(block)将图像进行分割。通过以细胞(cell)为单位，对图像某一区域的像素值进行数学计算处理。在此先介绍窗口(window)、块(block)和细胞（cell）的概念及之间的联系。

窗口(window)：将图像按一定大小分割成多个相同的窗口，滑动。
块（block)：将每个窗口按一定大小分割成多个相同的块，滑动。
细胞（cell)：将每个窗口按一定大小分割成多个相同的细胞，属于特征提取的单元，静止不动。
图像(image)->检测窗口(win)->图像块(block)->细胞单元(cell)

2. 实现行人检测

// 实现行人检测
// 训练样本，直接拿过来用
Mat bgr; // 只能用 bgr 格式的
cvtColor(src,bgr,COLOR_BGRA2BGR);
HOGDescriptor descriptor;
descriptor.setSVMDetector(descriptor.getDefaultPeopleDetector());
vector<Rect> foundLocations;
descriptor.detectMultiScale(bgr,foundLocations,0,Size(12,12));
for (int i = 0; i < foundLocations.size(); ++i) {
    rectangle(src,foundLocations[i],Scalar(255,0,0),2,LINE_AA);
}

3.LBP （Local Binary Patterns）特征介绍

4.手写 LBP 特征算法实现

Java_com_east_opencv69_MainActivity_lbpBitmap(JNIEnv *env, jobject thiz, jobject bitmap) {
    // 自己手写 两套 3*3 考虑步长和角度
    Mat src;
    cv_helper::bitmap2mat(env,bitmap,src);
    Mat gray;
    cvtColor(src,gray,COLOR_BGRA2GRAY);
    // 3*3 lbp 计算的特征数据
    Mat result = Mat::zeros(Size(src.cols - 2,src.rows - 2),CV_8UC1);

    // 有点类似卷积操作
    for (int row = 0; row < gray.rows - 1; ++row) {
        for (int col = 0; col < gray.cols - 1; ++col) {
            uchar pixels = gray.at<uchar>(row,col); // 中心点
            int rPixels = 0;
            rPixels |= (pixels <= gray.at<uchar>(row-1,col-1)) << 0;
            rPixels |= (pixels <= gray.at<uchar>(row-1,col)) << 1;
            rPixels |= (pixels <= gray.at<uchar>(row-1,col+1)) << 2;
            rPixels |= (pixels <= gray.at<uchar>(row,col-1)) << 7;
            rPixels |= (pixels <= gray.at<uchar>(row,col+1)) << 3;
            rPixels |= (pixels <= gray.at<uchar>(row+1,col-1)) << 6;
            rPixels |= (pixels <= gray.at<uchar>(row+1,col)) << 5;
            rPixels |= (pixels <= gray.at<uchar>(row+1,col+1)) << 4;

            result.at<uchar>(row-1,col-1) = rPixels;
        }
    }
    jobject  resBitmap = cv_helper::createBitmap(env,result.cols,result.rows,src.type());
    cv_helper::mat2bitmap(env,result,resBitmap);
    return resBitmap;
}