21.10.9
《opencv3计算机视觉 python语言实现二》
HOG是计算梯度。
用“图像金字塔”和“滑动窗口”解决。
图像金字塔：书是跳着看的没看懂，看了篇文章。
CV学习笔记（十二）：图像金字塔 - 知乎
在我们进行图像处理的时候，会经常对源图像的尺寸进行放大或者缩小的变换，进而转换为我们指定尺寸的目标图像。在对图像进行放大和缩小的变换的这个过程，我们称为尺度调整。
而图像金字塔则是图像多尺度调整表达的一种重要的方式，图像金字塔方法的原理是：将参加融合的的每幅图像分解为多尺度的金字塔图像序列，将低分辨率的图像在上层，高分辨率的图像在下层，上层图像的大小为前一层图像大小的1/4。层数为0,1,2……N。将所有图像的金字塔在相应层上以一定的规则融合，就可得到合成金字塔，再将该合成金字塔按照金字塔生成的逆过程进行重构，得到融合金字塔。这个总的思路就是一下所有基于金字塔融合的算法过程，不同点就在于分解构造的金字塔不同，每层的融合规则不一样，重构的方法不同而已。
有两种类型的金字塔经常出现在文献和应用当中：
高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样（主要）
拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像，可以对图像进行最大程度的还原，配合高斯金字塔一起使用。
高斯金字塔高斯金字塔是最基本的图像塔。首先将原图像作为最底层图像G0（高斯金字塔的第0层），利用高斯核（5*5）对其进行卷积，然后对卷积后的图像进行下采样（去除偶数行和列）得到上一层图像G1，将此图像作为输入，重复卷积和下采样操作得到更上一层图像，反复迭代多次，形成一个金字塔形的图像数据结构，即高斯金字塔。
Opencv中使用pyrdown函数就可以获得高斯金字塔。
