Особенности борова с квадратными изображениями

Question

Я использовал skimage.feature.hog для создания собственного классификатора HOG (python).

from skimage.feature import hog

img = cv2.imread("C:\\users\\ghksk\\Desktop\\pipa_test\\positive\\face_no1000", 
                 cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

hog_feature = hog(img, 
                  orientations=9, 
                  pixels_per_cell=(8, 8), 
                  cells_per_block=(2, 2), 
                  block_norm='L2-Hys', 
                  visualize=False)

print(hog_feature.shape)

Исходное изображение имеет размер 64 * 64 пикселей.И я получаю сообщение об ошибке ниже.

C: \ Users \ ghksk \ Anaconda3 \ envs \ cv \ lib \ site-packages \ skimage \ feature_hog.py в кабине (изображение, ориентация, pix_per_cell, cell_per_block,block_norm, визуализация, визуализация, transform_sqrt, feature_vector, многоканальный)

n_blocks_col = (n_cells_col - b_col) + 1
normalized_blocks = np.zeros ((n_blocks_row, n_blocks_col) b1*

для r в диапазоне (n_blocks_row):

ValueError: отрицательные измерения недопустимы

Не могли бы вы сообщить мне, в чем проблема?