skimage实现HOG报negative dimensions are not allowed错误

触发ValueError: negative dimensions are not allowed的核心原因有两个：

• channel_axis参数传值错误：你传入了布尔值True，但该参数要求输入通道维度对应的整数索引，不接受布尔值。Python中布尔类型是整型的子类，True等价于整数1，对于shape格式为(高度, 宽度, 3)的常规RGB彩色图，传入True会让skimage误将宽度维度识别为通道维度，把(高度, 3)作为空间维度计算，直接导致后续维度计算逻辑混乱。
• HOG窗口参数与图片尺寸不匹配：你设置的pixels_per_cell=(32,32)、cells_per_block=(4,4)，对应单个检测块的尺寸为32*4=128像素，如果你的cr7.jpeg高度或宽度小于128像素，滑动窗口计算时会得到负的有效特征维度，直接触发报错。
• 额外代码问题：你重复导入了io模块，开头的import io会被后续from skimage import io覆盖，虽然不是本次报错的诱因，但属于冗余代码建议删除。

1. 修正channel_axis传值：彩色图像（通道在最后一维）传-1，灰度图像直接传None或不传该参数，禁止传入布尔值。
2. 先确认输入图片的实际尺寸，调整pixels_per_cell和cells_per_block数值，保证单块尺寸（单元格像素*每块单元格数）小于图片的高度和宽度。
3. 修正后的参考代码如下：

from skimage.io import imread, imshow
from skimage.feature import hog
from skimage import exposure
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt

img = imread('cr7.jpeg')
# 打印图片尺寸，方便适配参数
print(f"输入图片尺寸：{img.shape}")

io.imshow(img)
# 正确设置通道参数
is_color = True
channel_axis = -1 if is_color else None

# 可根据图片尺寸调整单元格和块大小，小尺寸图建议用(8,8)像素每单元格、(2,2)单元格每块
hogfv, hog_image = hog(
    img, 
    orientations=9,
    pixels_per_cell=(16,16),
    cells_per_block=(2,2),
    visualize=True,
    channel_axis=channel_axis
)
hog_image_rescaled = exposure.rescale_intensity(hog_image, in_range=(0,5))
imshow(hog_image_rescaled)
plt.show()

调参提示：如果你的图片尺寸小于128像素，直接将pixels_per_cell改为(8,8)、cells_per_block改为(2,2)即可正常运行；如果是尺寸大于128像素的大图，修正channel_axis参数后即可使用你原本的窗口配置。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vivek Viradia