cvReleaseImage(&img_gray);
/* 创建9个图像的数组（9，因为我假设bin大小为20度，无符号渐变（180/20 = 9），每个bin的一个对应所有像素都将为零，除了原始图像中的渐变 值对应于特定的仓，这些将被称为bin图像，然后将这些bin图像用于计算积分直方图，这将加快HOG描述符的计算 */
IplImage** bins = (IplImage**) malloc(9 * sizeof(IplImage*));
for (int i = 0; i < 9 ; i++) {
bins[i] = cvCreateImage(cvGetSize(in), IPL_DEPTH_32F,1);
cvSetZero(bins);
}
/* 创建9个图像的数组（注意图像的尺寸，cvIntegral（）函数需要的大小为），以存储从上述图像图像计算的积分图像。 这9个整体图像一起构成积分直方图 */
IplImage** integrals = (IplImage**) malloc(9 * sizeof(IplImage*));
for (int i = 0; i < 9 ; i++) {
integrals[i] = cvCreateImage(cvSize(in->width + 1, in->height + 1),
IPL_DEPTH_64F,1);
}
