HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检测的特征描述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant feature transform类似，不同的是hog的计算基于一致空间的密度矩阵来提高准确率。Navneet Dalal and Bill Triggs首先在05年的CVPR中提出HOG，用于静态图像or视频的行人检测。-HOG i.e. histogram of oriented gradien

依据极线几何原理，用opencv实现对两幅图像检测特征点后计算基本矩阵。在其中任意一幅图像中选点，在另一幅图中显示极点和极线。-Based on the principles of epipolar geometry, with opencv after two images to detect feature points to calculate the basic matrix. In either an image point, poles and lines displayed in