opencv HOG SVM

show me the code

这个无需多做解释，可以直接看代码，这一部分是训练部分。

#include 
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#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::ml;

int main1()
{
	//winsize(64,128),blocksize(16,16),blockstep(8,8),cellsize(8,8),bins9
	//检测窗口(64,128),块尺寸(16,16),块步长(8,8),cell尺寸(8,8),直方图bin个数9
	HOGDescriptor hog(Size(128, 128), Size(16, 16), Size(8, 8), Size(8, 8), 9);

	//HOG检测器，用来计算HOG描述子的
	int DescriptorDim;//HOG描述子的维数，由图片大小、检测窗口大小、块大小、细胞单元中直方图bin个数决定

	Mat sampleFeatureMat;//所有训练样本的特征向量组成的矩阵，行数等于所有样本的个数，列数等于HOG描述子维数
	Mat sampleLabelMat;//训练样本的类别向量，行数等于所有样本的个数，列数等于1；1表示有人，-1表示无人

	Ptr svm = SVM::create();//SVM分类器

	string ImgName;//图片名(绝对路径)
//正样本图片的文件名列表，为了不这么做，我们可以搜索图片路径，是最好的，不要一幅一幅图片存进去了
	ifstream finPos("Image/img.txt");

	if (!finPos)
	{
		cout