haar特征什么是haar特征？特征 = 某个区域的像素点经过某种四则运算之后得到的结果。这个结果可以是一个具体的值也可以是一个向量，矩阵，多维。矩阵运算如何利用特征 区分目标？阈值判决，如果大于某个阈值，认为是目标。小于某个阈值认为是非目标。如何得到这个判决？使用机器学习。特征是什么？ 2. 如何进行判决特征 3. 如何得到这个判决什么是haar特征？
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将最近所学opencv的图像处理做个小整理，下期打算整理视频处理的一些记录。1.使用OpenCV对图像进行Harris，SIFT特征点提取，并标注特征点更多可以了解 Harris角点检测和SIFT特征· 特征点是啥?图像处理中，特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点(即两个边缘的交点)。图像特征点能够反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体。通过特征点的匹配能够完成图像
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2024-07-30 12:48:32
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特征，判决，得到判决 1.什么是haar特征？特征 = 某个区域的像素点经过某种四则运算之后得到的结果。这个结果可以是一个具体的值也可以是一个向量，矩阵，多维。实际上就是矩阵运算 2.如何利用特征 区分目标？ 阈值判决，如果大于某个阈值，认为是目标。小于某个阈值认为是非目标。 3.如何得到这个判决？ 使用机器学习，我们可以得到这个判决门限 
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2024-04-01 05:58:57
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OpenCV与图像处理学习十二——图像形状特征之HOG特征一、图像特征理解1.1 颜色特征1.2 纹理特征1.3 形状特征1.4 空间关系特征二、形状特征描述2.1 HOG特征2.1.1 基本概念2.1.2 HOG实现过程2.1.3 代码实现 前面介绍了图像的基础知识、基本处理方法以及传统图像分割的应用，下面的笔记将介绍图像特征与目标检测部分的应用，知识脉络如下所示：一、图像特征理解图像特征是图
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2024-04-23 21:30:39
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Hog特征什么是Hog特征？Hog特征属于特征的一种，因此也是一种计算结果。我们在【OpenCV14：Haar特征】中可以知道，Haar特征是由模板计算出来的结果，Hog特征与其不同的是，其在经过模板计算时更复杂，还需要进一步的运算。首先陈述一下如何计算Hog特征：1、模块划分 图1 如上图所示，白色底板作为一张
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2024-04-29 15:25:20
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一般用法为： 基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类，称haar分类器。目前只介绍下Haar特征和积分图，其他的还未深入。1.Haar特征 什么是特征，特征就是分类器的输入。 把它放在以下的情景中来描写叙述，如果在人脸检測时我们须要有这么一个子窗体在待检測的图片窗体中不断的移位滑动，子窗体每到一个位置，就会计算出该区域的特征，然后用我们训练好的级联分类器对该特征进行筛选，一旦该特征通
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2024-04-06 09:26:22
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目标• 联合使用特征提取和 calib3d 模块中的 findHomography 在复杂图像中查找已知对象。基础还记得上一节我们做了什么吗？我们使用一个查询图像，在其中找到一些特征点（关键点），我们又在另一幅图像中也找到了一些特征点，最后对这两幅图像之间的特征点进行匹配。简单来说就是：我们在一张杂乱的图像中找到了一个对象（的某些部分）的位置。这些信息足以帮助我们在目标图像中准确的 找到（查询图像
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2024-06-22 18:47:36
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今天介绍一个正常表格的检测方法，针对在本次项目中的另一个对象。这个算法采用的是opencv中的查找闭合轮廓的方法来确定是否为一个表格。但是这个方法很有很大的缺点，闭合轮廓里面是否为表格的准确性不好确定。---->Today I will introduce a normal table detection method for another object in this proj
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2024-02-11 11:58:42
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opencv图像特征点的提取和匹配(一)opencv中进行特征点的提取和匹配的思路一般是：提取特征点、生成特征点的描述子，然后进行匹配。opencv提供了一个三个类分别完成图像特征点的提取、描述子生成和特征点的匹配，三个类分别是：FeatureDetector，DescriptorExtractor，DescriptorMatcher。从这三个基类派生出了不同的类来实现不同的特征提取算法、描述及匹
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2023-12-21 15:45:53
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一、图像处理简介1、图像是什么图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观反映，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。“图”是物体反射或透射光的分布，“像“是人的视觉系统所接受的图在人脑中所形成的印象或认识，照片、绘画、剪贴画、地图、书法作品、手写汉字、传真、卫星云图、影视画面、X光片、脑电图、心电图等都是图像。2、模拟图像和数字图像模拟图像：连续存储的数据模拟图像：在图像处理中，像纸质照片、电视模拟图像
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2024-05-10 19:45:54
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图像的8x8像素部分被考虑，并将这个 8x8 框进一步划分为 4 个块，每个块为 4x4 维度。在每个 4x4 块内，图像梯度以向量的形式表示。通过搜索最独特或不同的特征在图像中找到关键点。这里，Key point Descriptor是由4个相邻向量组合而成。关键点描述符显示该部分图像中梯度变化的方向和幅度。对关键点周围的区域进行归一化，计算关键点区域的局部描述符。局部描述符是一个数字向量，用
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2023-12-21 15:45:58
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特征提取之LBP特征 局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)是一种描述图像纹理特征的算子，它具有旋转和灰度不变性。一般不将LBP图谱作为特征向量用于分类识别，而是采用LBP特征值谱的统计直方图作为特征向量用于分类识别。 1.LBP特征算子1.1原始LBP 原始LBP是在3*3的窗口内，以窗口中心元素为阈值，比较周围8个像素，若大于中心像素点，则标记为1，否则为0。然后这8
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2024-03-19 19:10:34
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对OpenCV中的级联分类器相关结构的参数，进行了一定程度的解释
首先说一下这个级联分类器，OpenCV中级联分类器是根据VJ 04年的那篇论文（Robust Real-Time Face Detection）编写的，查看那篇论文，知道构建分类器的步骤如下：1、根据haar-like特征训练多个弱分类器2、使用adaboost算法将多个弱分类器组合成一个
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2023-07-23 22:34:50
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特征值检测梯度计算梯度可以反应图像的像素差异：对于图像边缘部分，梯度值会比较大；对于图像的平坦区域，梯度值比较小、OpenCv 提供了两个非常有用的计算函数Sobel与ScharrSobel梯度算子分为X方向与Y方向，可以分别计算X与Y方向的梯度成像Sobel(Mat src,Mat dst,int ddpeth,int x,int y)
ddpeth:表示输入图像的深度，常见为CV_32SC或
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2024-02-29 22:48:49
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内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标： 学习匹配一副图片和其他图片的特征。 学习使用OpenCV中的Brute-Force匹配和FLANN匹配。暴力匹配（Brute-Force）基础暴力匹配很简单。首先在模板特征点描述符的集合当中找到第一个特征点，然后匹配目标图片的特征点描述符集合当中的所有特征点，匹配方式使用“距离”来衡量，返回“距离”最近的那个。对于Br
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2024-03-27 07:47:46
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特征，也称 兴趣点 或 关键点，如下所示：蓝框内区域平坦，无特征；黑框内有“边缘”，红框内有“角点”，后二者都可视为“特征” 角点作为一种特征，它具有 旋转不变性，当图像旋转时，代表角点响应函数 R 的特征椭圆，其形状保持不变 &nb
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2023-07-13 19:58:54
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文章目录一、图像特征-harris角点检测什么是图像角点基本原理代码实现二、SIFT特征提取SITF概述图像尺度空间图像金字塔高斯差分金字塔（DOG）DoG空间极值检测代码实现 一、图像特征-harris角点检测什么是图像角点 角点检测 (Corner Detection) 是图像的重要特征.。角点可以帮助我们实现图像对其, 图像拼接, 目标识别等等重要用途。在角点的地方，无论你向哪个方向移动
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2024-03-05 23:03:05
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import cv2
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
"""
函数的格式为：kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags)
（1）data: 分类数据，最好是np.float32的数据，每个特征放一列。之所以是np.float32原
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2024-04-06 21:47:44
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上一篇文章中给出了一种对表格进行矫正的方法，但是只能用于只有一个表格的情况，对于有多个表格的情况的矫正的方法，将在这篇文章中给出。一， 函数的介绍（1）Homography（.....）函数返回映射关系H（3*3的矩阵） CV_EXPORTS_W Mat findHomography(
InputArray srcPoints,
InputArray dstPoin
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2024-02-12 16:38:51
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目录1. 背景2. 修复步骤2.1 图像灰度化，并进行高斯模糊2.2 对图像进行阀值处理2.3 查找轮廓2.4 利用存储的值了解表格的位置2.5 提取所有的水平线和垂直线2.6 合并垂直和水平的两个模版3. 完整代码 1. 背景如果大家在输入图像时，看到的第二行中的单元格线未完全链接，在表格识别种，由于单元格不是闭合的框，算法将无法识别和考虑第二行，本文提出的解决方案不仅适用于这种情况。它也适用
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2024-03-26 07:07:56
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