毫无疑问，上面的那副图画看起来像一幅电脑背景图片。这些都归功于我的妹妹，她能够将一些看上去奇怪的东西变得十分吸引眼球。然而，我们生活在数字图片的年代，我们也很少去想这些图片是在怎么存储在存储器上的或者去想这些图片是如何通过各种变化生成的。在这篇文章中，我将带着你了解一些基本的图片特征处理。data massaging 依然是一样的：特征提取，但是这里我们还需要对跟多的密集数据进行处理，但同时数据清
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2023-08-04 11:14:47
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LBP（Local Binary Patterns）是一直直接，且行之有效的图像特征提取算子。其基本思想是：对于图中某个像素(i,j)，取其一定的邻域，例如3*3。对于邻域内的每个像素(p,q)，如果这个像素(p,q)值大于等于中心像素(i,j)值，则将这个(p,q)像素记为1，否则记为0。然后将邻域内所有的1和0，按照一定的顺序，组成2进制串，就构成了中间像素的局部2值特征，或者将此2进制串转换
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2024-09-06 10:55:55
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Python人脸图像特征提取方法一、HOG人脸图像特征提取1、HOG特征：1) 主要思想：2) 实现方法：3) 性能提高：4) 优点2、HOG特征提取算法的实现过程：二、Dlib人脸图像特征提取1.Dlib介绍2.主要特点三、卷积神经网络人脸图像特征提取1、卷积神经网络简介2、卷积神经网络结构1) 输入层2) 隐含层卷积层池化层输出层一、HOG人脸图像特征提取 1、HOG特征： 方向梯度直方图（H
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2023-12-21 06:32:19
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http://www.liuxiao.org/2019/02/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0%EF%BC%9Anetvlad-cnn-architecture-for-weakly-supervised-place-recognition/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/237602816传统方
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2024-03-25 20:28:10
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介绍FPN是一种利用常规CNN模型来高效提取图片中各维度特征的方法。在计算机视觉学科中，多维度的目标检测一直以来都是通过将缩小或扩大后的不同维度图片作为输入来生成出反映不同维度信息的特征组合。这种办法确实也能有效地表达出图片之上的各种维度特征，但却对硬件计算能力及内存大小有较高要求，因此只能在有限的领域内部使用。FPN通过利用常规CNN模型内部从底至上各个层对同一scale图片不同维度的特征表达
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2023-11-24 22:31:12
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三大特征提取器 - RNN、CNN和Transformer#
简介
近年来，深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果。这一节，我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构。本文部分参考张俊林老师的文章《放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较》(写的非常好，学NLP必看博文)，这里一方面对博文进行一定程度上的总结，并加上一
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2024-07-31 17:53:24
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常见的几种图像特征提取算法1. LBP算法(Local Binary Patterns,局部二值模式)2.HOG特征提取算法（Histogram of Oriented Gradient）3.SIFT算子（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征变换） 1. LBP算法(Local Binary Patterns,局部二值模式)LBP算子是一种用来描述图像
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2023-08-15 09:42:53
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概述上一篇文章我们一起学习了GCN网络，它的作用是提取特征点和描述子，用于匹配得到位姿。本次我们一起学习它的改进版GCNv2，改进版在速度上大幅度提升，精度上和原网络性能相当。并且改进版所提取的特征点具有和ORB一样的格式，因此作者把它在ORB-SLAM中替换掉了ORB特征，也就是GCN-SLAM。论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.11046v1代码链接
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2024-02-28 20:50:12
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看了论文和博客，对于CNN还是有些模糊，索性直接看代码，下面总结一下Toolbox中CNN的过程：
网络结构是采用1-6c-2s-12c-2s的结构，对于初始层，相当于只有一层特征层作为输入，然后是CNN中所特有的c层和s层，这里说一下c层和s层，c层就是convolutional层，将输入层通过不同的卷积核map到几个特征层上，这里面就涉及到卷积操作
当我们进行目标追踪目标分割的时候一个基础的问题是：我们要找到吐下那个的特征，这些特征要易于被追踪比较。通俗的来说就是找到图象中的一些区域，无论你想向那个方向移动这些区域变化都很大，这个找到图象特征的技术被称为特征检测。harris角点检测原理。此外简单说一句这个算法的主要思想是计算像素的某个值，当其大于某个阈值时就认为该像素是角点（特征点）。cv2.cornerHarris(src, blockS
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2023-08-10 22:12:41
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背景与意义 在Web2.0时代，尤其是随着Flickr、Facebook等社交网站的流行，图像、视频、音频、文本等异构数据每天都在以惊人的速度增长。例如， Facebook注册用户超过10亿，每月上传超过10亿的图片；Flickr图片社交网站2015年用户上传图片数目达7.28亿，平均每天用户上传约200万的图片；中国最大的电子商务系统淘宝网的后端系统上保存着286亿多张图片。针对这些包含丰富视
前几天ubuntn16虚拟机又被弄爆了，这几天配置了一个深度deepin的系统，然后安装完anaconda和pycharm配置好环境解决了matplotlib中文现实问题。进入正题1.Sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分
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2023-08-09 18:41:19
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一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块的空间颜色分布和光强分布。基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模，在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。但对于交通图像中的纹理识别，基于统计数据的方法效果较好。1 LBP纹理特征 &
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2023-08-05 10:49:55
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之前我们讨论过了众多的特征检测算法，这次我们来讨论如何运用相关的方法进行特征匹配。本次教程完全为实战教程，没有相关的算法原理介绍，大家可以轻松一下了。蛮力匹配(ORB匹配)Brute-Force 匹配非常简单，首先在第一幅图像中选择一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行(改变)距离测试，最后返回距离最近的关键点。对于 BF 匹配器，首先我们必须使用
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2023-09-11 20:56:29
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# CNN特征提取的探索之旅
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中最常用的架构之一，特别在计算机视觉任务中取得了显著的成功。本文将探讨如何利用CNN进行特征提取，并通过Python代码示例进行演示。我们还将通过旅行图和类图来帮助阐明这一过程。
## 什么是特征提取？
特征提取是机器学习中的一个重要步骤，它的目标是将原始数据转换为模型可以理解的形式。在计算机视觉中，这通常涉及从图像中提取有用
文章目录模板匹配与特征匹配python的版本及依赖的库的安装opencv+python模板匹配[^1]匹配材料模板匹配Template Matching----单目标匹配模板匹配Template Matching----多目标匹配opencv+python特征匹配[^2]匹配材料BFMatching描述特征点--运行结果不精确基于FLANN的匹配器(FLANN based Matcher)描述特
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2023-11-22 12:33:19
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亲测有用）：【OpenCV-Python】29.OpenCV的特征检测——特征匹配_opencv 特征匹配 python_机器视觉小学徒的博客-CSDN博客一、关键点获取并画图# -*- coding: utf-8 -*
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 1.读取灰度图像
image1 = cv2.imread("p1.png")
ima
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2023-06-16 10:10:20
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作者｜Andrey Nikishaev“拍立淘”“一键识花”“街景匹配”……不知道大家在使用这些神奇的功能的时候，有没有好奇过它们背后的技术原理？其实这些技术都离不开最基本的图像检索技术。本篇文章我们就将对这一技术的原理进行介绍，并通过一个简单的Python脚本来实现一个最基本的图像检索demo。图像特征 首先我们需要明白图像特征是什么以及它的使用方法。图像特征是一种简单的图像模式，基于
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2024-08-23 20:35:15
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语音识别对特征参数有如下要求：1. 能将语音信号转换为计算机能够处理的语音特征向量2. 能够符合或类似人耳的听觉感知特性3. 在一定程度上能够增强语音信号、抑制非语音信号常用特征提取方法有如下几种：（1）线性预测分析（LinearPredictionCoefficients，LPC） 拟人类的发声原理，通过分析声道短管级联的模型得到的。假设系
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2024-07-31 13:14:22
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特征选择和特征提取属于图像处理领域最基本的操作。再这之前，我们先来了解一下卷积和滤波，像平时我们听到的CNN，就是使用卷积操进行图像的滤波操作，简单来说，滤波是图像处理的操作，而卷积是实现滤波的方法。一个是图像处理概念，一个是数学概念。而特征，其实就是我们要从图像中提取的可以描述图像的性质，简单理解，像边缘、角、轮廓等都属于图像的特征，而图像处理就是通过机器学习的方式得到图像中的这些特征，从而用这
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2024-04-19 15:37:11
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